히비스서커스의 블로그

이미지 분석을 주로 하다보니 VSCode에서 debugging하면서 이미지를 확인하고 싶어 관련 설정들을 찾아보았다. 개발 환경은 윈도우 개인 PC에서 우분투 서버로 SSH 접속을 하고 있으며 Docker로 컨테이너를 띄운 환경에 접속하여 세팅하였다. 이와 같은 경우 window 창을 띄워서 하는 것이 어려우므로 jupyter를 활용하여 확인하는 방법을 사용한다.  ipykernel 설치하기 및 VSCode 창 다시 띄우기 아래의 명령어로 ipykernell을 설치한 후pip install -U ipykernel docker extension에서 jupyter 관련 extension도 모두 설치해준다. 그 후, F1을 누르고Developer: Reload Window를 통해 다시 VSCode 창을 띄워준..

이번 포스팅에서는 Airflow를 docker 컨테이너에서 사용할 경우 WandB를 설정하는 방법을 정리하였다. 왜 Airflow를 WandB와 같이 사용하려는가? Airflow는 일반적으로 데이터 파이프라인 구축하여 스케줄링 하고 모니터링 하기 위해 주로 사용된다. 실시간으로 로그가 쌓이는 작업에서 데이터 파이프라인을 관리하기 위해서 보통 많이 쓰이는 것으로 알고 있다. 이런 과정을 위해서 쓴다면 로그들은 ETL를 거쳐 데이터베이스에 저장되고 ELT 과정을 통해 의미있는 데이터들을 얻어낸 다음 머신러닝 학습을 한 후 얻게 된 정보를 바탕으로 서비스를 제공하는 방식으로 운영이 될 것이다. 만약, 데이터베이스에 저장될 수 있는 데이터가 아닌 이미지 데이터를 위한 머신러닝 모델을 활용하는 task가 이 과정..