semantic-segmentation-ml-pipeline
Machine Learning Pipeline for Semantic Segmentation with TensorFlow Extended (TFX) and various GCP products
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- cd-training-pipeline.yml
- ci.yml
- README.md
- gradio_demo_pets.ipynb
- inference_SavedModel_VertexEndpoint.ipynb
- parse_tfrecords_pets.ipynb
- parse_tfrecords_sidewalks.ipynb
- README.md
- tfx_pipeline_pets.ipynb
- tfx_pipeline_sidewalks.ipynb
- unet_training_sidewalks.ipynb
- __init__.py
- create_tfrecords.py
- create_tfrecords_pets.py
- create_tfrecords_str.py
- README.md
- requirements.txt
- app.py
- palette.txt
- README.md
- requirements.txt
- test-image1.png
- test-image2.png
- test-image3.png
- test-image4.png
- test-image5.png
- __init__.py
- common.py
- hyperparams.py
- preprocessing.py
- README.md
- signatures.py
- train.py
- unet.py
- utils.py
- __init__.py
- component.py
- component_test.py
- executor.py
- model_card.py
- model_card_template.md
- runner.py
- __init__.py
- __init__.py
- configs.py
- local_pipeline.py
- pipeline.py
- schema.pbtxt
- __init__.py
- data_validation.ipynb
- Dockerfile
- kubeflow_runner.py
- local_runner.py
- model_analysis.ipynb
- requirements.txt
- .gitignore
- LICENSE
- README.md
- requirements.txt
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/deep-diver/semantic-segmentation-ml-pipeline
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd semantic-segmentation-ml-pipeline
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. Docker
쉬움 추천사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
docker build -f training_pipeline/Dockerfile -t semantic-segmentation-ml-pipeline .
Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.
docker run -p 8080:80 semantic-segmentation-ml-pipeline
빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
// repository documentation
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