[typescript] 타입스크립트와 GCP의 Cloud AutoML Vision과의 연동 방법

18 Dec 2023

typescript

구글 클라우드 플랫폼(Google Cloud Platform, GCP)의 Cloud AutoML Vision은 이미지 분류 및 객체 감지 모델을 구축하는 데 사용되는 강력한 도구입니다. 타입스크립트(TypeScript)와 Cloud AutoML Vision을 함께 사용하여 이미지 분류 및 객체 감지 모델을 개발하는 방법에 대해 알아봅시다.

1. Cloud AutoML Vision 소개

Cloud AutoML Vision은 이미지 처리 작업에 머신 러닝을 쉽게 적용할 수 있도록 지원하는 GCP의 서비스입니다. 유용한 이미지 분류 및 객체 감지 모델을 훈련하고 배포할 수 있습니다.

2. 타입스크립트 환경에서 프로젝트 설정

먼저 타입스크립트 환경에서 프로젝트를 설정합니다. npm 또는 yarn을 사용하여 타입스크립트 프로젝트를 초기화합니다.

// package.json
{
  "name": "cloud-automl-demo",
  "version": "1.0.0",
  "scripts": {
    "start": "node dist/index.js",
    "build": "tsc",
    "dev": "ts-node-dev src/index.ts"
  },
  "dependencies": {
    "google-cloud": "^2.3.0",
    // 다른 종속성 추가
  },
  "devDependencies": {
    "typescript": "^4.3.5",
    // 다른 개발 종속성 추가
  }
}

3. Cloud AutoML Vision API와 연동

GCP의 Cloud AutoML Vision API를 사용하여 이미지 분류나 객체 감지 모델을 훈련하고 관리할 수 있습니다. 필요한 권한과 인증 정보를 제대로 설정하여 API에 연결합니다.

import {v1} from '@google-cloud/automl';

// 인증 정보 설정
const client = new v1.AutoMlClient({
  // 인증 정보 설정
});

// API를 통한 이미지 분류 및 객체 감지 모델 관리

4. 이미지 분류 및 객체 감지 모델 훈련

Cloud AutoML Vision을 사용하여 이미지 분류나 객체 감지 모델을 훈련하고 평가합니다. 필요에 따라 데이터를 준비하고 모델을 훈련시킵니다.

// 이미지 분류 모델 훈련
async function trainImageClassifier() {
  // 이미지 데이터 준비
  // 모델 훈련
  // 평가
  // 모델 배포
}

5. 모델 이용

훈련된 이미지 분류나 객체 감지 모델을 사용하여 실제 이미지 데이터에 대한 예측을 수행합니다.

// 훈련된 모델을 사용한 예측
async function makePredictions() {
  // 이미지 데이터 입력
  // 모델에 대한 예측 결과 획득
}

이제 타입스크립트와 GCP의 Cloud AutoML Vision을 연동하여 이미지 분류 및 객체 감지 모델을 구축하는 방법에 대해 알아보았습니다.

참조:

목차

1. Cloud AutoML Vision 소개

2. 타입스크립트 환경에서 프로젝트 설정

3. Cloud AutoML Vision API와 연동

4. 이미지 분류 및 객체 감지 모델 훈련

5. 모델 이용