docker를 사용하려면 기본적으로 외부망(인터넷이 되는 환경)이 되는 환경이어야 하는데 폐쇄망에서 docker를 설치해야 하는 경우도 있다. 이럴 경우 어떻게 docker를 어떻게 설치하는지 알아보자.
docker를 사용하려면 기본적으로 외부망(인터넷이 되는 환경)이 되는 환경이어야 하는데 폐쇄망에서 docker를 설치해야 하는 경우도 있다. 이럴 경우 어떻게 docker를 어떻게 설치하는지 알아보자.
프로젝트 배포에 사용한 ec2와 S3을 연동해 보았다.
AWS EC2에 PostgreSQL을 설치하고 접속해보겠다.
사실 AWS에는 관계형 데이터베이스를 편하게 다룰 수 있는 서비스인 RDS를 제공하기는 하지만 과금이 많이 되는 경향도 있고 여러 이유로 PostgreSQL을 직접 EC2에 설치해서 사용하기로 했다.
ML 모델을 서비스로 배포하려면 어떻게 하는게 좋을지 고민하던 중, AWS에 Amazon SageMaker를 이용하여 배포하기로 결정했다.
Developer Guide의 Get Started를 읽으며 따라해보았다.실시간 추론을 위해 모델을 SageMaker에 배포하기
SageMaker에 Gemma 2b 모델을 추론 모델로 배포하고 사용하기
이 프로젝트는 인공지능과 응용 수업에서 진행한 스포츠 매니아 프로젝트로, MLB, La Liga, EPL 등 다양한 스포츠 경기 정보를 제공하는 AI 기반 음성인식 서비스입니다.
SKT Nugu 스피커와 AWS Lambda, Django를 활용하여 개발하였으며, 사용자가 음성으로 질문하면 실시간으로 스포츠 정보를 제공합니다.
SKT의 음성인식 스피커와 AWS EC2, S3, Node.js, React.js 를 이용하여 음성인식 키오스크 플랫폼을 개발하였습니다.
기술에 소외된 분들이 키오스크를 이용하는 데 어려움을 겪는 것에 문제의식을 느껴 개발하게 되었습니다.
또한 기존의 키오스크 플랫폼이 구축 비용이 큰 것에 비해 음성인식 키오스크는 구축 비용이 적습니다.