전체글42 no matching distribution found for torch== 1.6 torch 오류 no matching distribution found for torch==1.6 pip install torch -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/1072 Error with pytorch requirement · Issue #1072 · ultralytics/yolov5 🐛 Bug When trying to install locally by running pip install -r requirements.txt the following error can occur depending on the CUDA version installed: ERROR: Could .. 2021. 5. 20. [4주차 - Day2] STEP3: Flask 기반 감정분석 API 개발 목표 : 영화 감상평을 보내면 감정 분석 결과를 반환하는 API를 완성해보자! API 정의 1. key : value 형태의 json 포맷으로 요청을 받고, json 포맷(text index별로 key:value로 결과를 저장)으로 결과 반환 2. POST 방식으로 predict 요청 : do_fast를 true로 할 경우, 빠른 추론 속도가 가능한 머신러닝 모델로 추론하도록 한다 false의 경우, 추론 속도는 비교적 느리지만 정확도가 높은 딥러닝 모델로 추론하도록함 STEP3: Add deep learning model handler 적용하기 1. test_model_handler.py에서 다음 handler를 작성하자 : 사전 학습한 딥러닝 모델을 활용해, 머신러닝 모델 handler와 동일한 입력.. 2021. 5. 20. [4주차 - Day2] 실습 STEP2: inference를 위한 model handler 개발 목표 : Serving model에서 define inference 부분을 구현하기 위해 Skeleton of model handler to serve model 만들기! model.py에서 ModelHandler class를 채워 넣을 예정이다. 위 빨간 박스 부분은 이 부분으로, 코드에서 이 부분을 차례대로 채워넣는다. class ModelHandler(BaseHandler): def __init__(self): pass def initialize(self, **kwargs): pass def preprocess(self, data): pass def inference(self, data): pass def postprocess(self, data): pass def handle(self, data).. 2021. 5. 20. [4주차 - Day2] 실습 STEP1, STEP2 serialization & De-serialization 목표 : 깃에 저장한 코드를 통해, 학습한 모델을 올리고 불러오는 과정을 연습해보자 STEP 1 1. 가상환경을 실행하자 # 아나콘다 가상환경 실행 conda activate pytorch_p36 2. 필요 소스코드를 다운받고 라이브러리를 설치하자 # template 소스코드 다운로드 git clone https://github.com/sackoh/kdt-ai-aws cd ./kdt-ar-aws # requirements가 있는 폴더까지 이동 # 필요 라이브러리 설치 pip install -r requirements.txt 소스코드는 잘 설치됐고, requirement가 있는 곳 까지 이동하자. 문제는 t2.micro 용량이 작아서 kill 당한다ㅠㅠ 그래서 torch == 1.6 이 부분을 삭제하고 설.. 2021. 5. 20. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 11 다음
