kafka-ml

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Kafka-ML: connecting the data stream with ML/AI frameworks (now TensorFlow and PyTorch!)

파일 탐색기

최종 버전 다운로드 (.zip)
  • .gitignore
  • LICENSE
  • README.md

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/ertis-research/kafka-ml

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd kafka-ml

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. 공식 설치 스크립트

쉬움 추천
사전 준비물
  • Node.js npm 명령어를 쓰려면 Node.js가 설치되어 있어야 합니다.
npm i -g @angular/cli@9.1.15

npm 레지스트리에 배포된 패키지를 전역으로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

✅ 설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

3. Docker

쉬움
사전 준비물
  • Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
  • Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
docker run -d -p 5000:5000 --restart=always --name registry registry:2

빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.

docker build --tag localhost:5000/backend .

Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.

docker push localhost:5000/backend

이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.

docker build --tag localhost:5000/tfexecutor .

Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.

docker push localhost:5000/tfexecutor

이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.

✅ 터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

4. Node.js

쉬움
사전 준비물
  • Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
  • Node.js npm 명령어를 쓰려면 Node.js가 설치되어 있어야 합니다. LTS(장기지원) 버전을 추천합니다.
npm install # nvm install 10 & nvm use 10.24.1

package.json에 명시된 라이브러리들을 내려받아 설치합니다.

npm i -g @angular/cli@9.1.15

npm 레지스트리에 배포된 패키지를 전역으로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

✅ 명령어 실행 후 터미널에 나타나는 주소(보통 http://localhost:3000 형태)를 브라우저에서 열어보세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

5. Python

쉬움
사전 준비물
  • Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
  • Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).
pip install -r backend/requirements.txt

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

python <실행할 파일명>.py # README에서 정확한 실행 파일명을 확인하세요

파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

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