요약 Flask 프레임워크를 통해서 API Server를 구축해서 사용하고 있었습니다. 로직상에 문제가 있어서 디버깅 할 때 사용하기 위해 print문을 사용해 보았으나 콘솔에 아무런 반응도 일어나지 않았습니다. 아래와 같이 Debug 모드를 별도로 실행하고, sys 라이브러리를 불러와 err 메시지를 찍어야 합니다. 해결 아래와 같이 app.py를 수정합니다. from model_py3 import toxicCommentFilteringPredict from flask import Flask, request app = Flask(__name__) ... 생략 if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) # Debug True를 추가합니다. 아래와 같이 로그를 찍습..

요약 GPU 를 통해서 학습을 시켜 모델링을 완료하여 모델 파일로 변환한 후, 그 모델을 API 서버로 만들어서 졸업 작품에 적용하려고 하였습니다. 문제는 졸업 작품에 환경이 Azure 클라우드 서비스를 기반으로 한 Kubernetes Cluster 환경이라는 것입니다. 단순히 로컬에서 동작하는 것이라면 호스트 OS의 GPU를 사용하면 됐지만, AKS(Azure Kubernetes Service)의 GPU 기능을 사용하자니 비용적으로 문제가 발생하였습니다. 이에, 데모 제품인만큼 “Tensorflow를 GPU가 아닌 CPU로 돌리면 어떨까?” 라는 생각이 들어 tensorflow-cpu 로 변경하여 해결하였습니다. 오류 문구는 다음과 같습니다. 2022-11-17 00:56:11.728793: W ten..

요약 swagger setup 파일 설정 후 nestjs 서버가 정상적으로 동작하지 않습니다. 해결 nestjs-core의 버전에 따라 호환되는 swagger 버전이 정해져있습니다. nest 7.x.x ↔ swagger 4.x.x nest 8.x.x ↔ swagger 5.x.x 1. package.json 파일 수정 2. 기존에 설치되어 있던 dependency 삭제 후 재설치 # 기존에 설치된 dependency 삭제 rm -rf node_modules # package.json 를 기준으로 dependency 설치 npm i