주요 업데이트

• 도커 컨테이너 및 네트워크 네이밍 통일

  • PostgreSQL DB : my-mlops-db
  • 모델 학습 및 추론 : my-mlops-model
  • FastAPI : my-mlops-api
  • React : my-mlops-frontend
  • 네트워크 : my-mlops-network
    → 앞으로 도커컴포즈파일 작성시 (특히 네트워크) 위 네이밍 사용하시면 됩니다.

• FastAPI 도커 엔드포인트 변경사항

  • /predict 에 title, poster_url 추가
  • /predict/batch 삭제
  • /latest-recommendations 기본값 10으로 변경
  • /available-contents 추가

• React 추가

• 업데이트 버젼: v1.4.4
• 역할
  • TMDB 데이터 다운로드
  • 가상유저데이터 생성
  • 모델 학습 및 추론 (학습평가기준: Cross-entropy Loss, Accuracy)
  • 추론 결과 저장 및 PostgreSQL, S3에 업로드

• 업데이트 버젼: v1.3.4
• 역할: FastAPI 서버 실행 및 추천 결과 제공 (영화 제목 및 포스터)
• 주요 엔드포인트

• 업데이트 버젼: v1.2.0
• 역할: FastAPI 결과를 React서버를 이용하여 사용자에게 제공 (영화 타이틀 및 포스터)
  • 기본적으로 첫 화면에 latest-recommendations 제공
  • POST /predict 됨에 따라 해당 영화가 추가 제공

실행 전 필수 설정

1. 현재 로컬 디렉토리에 .env 파일 준비

• .env 파일은 슬랙으로 공유드렸습니다.
• 해당 .env 파일은 PostgreSQL, S3에 접근하기 위함입니다.

2. 현재 로컬 디렉토리에 다음과 같은 env.js 파일 생성 또는 수정

// env.js
window._env_ = {
  REACT_APP_API_ENDPOINT: "http://<EC2_IP>:3000"
};

• EC2 퍼블릭 IPv4 주소 확인 (AWS EC2 대시보드 → 인스턴스 선택 → 퍼블릭 IPv4 주소 복사) 후 위의 <EC2_IP> 에 넣기
  • React 앱은 FastAPI 서버와 통신을 위해 API 서버 주소를 런타임에 설정합니다.
  • 이를 위해 React 앱은 env.js 파일을 사용하며, 해당 파일에는 현재 EC2의 퍼블릭 IPv4 주소를 명시해야 합니다.
  • 따라서 특히 EC2가 끊기거나 재실행되었다면 이 부분을 수정해주어야 리액트가 제대로 실행됩니다.
  • 또한 FastAPI는 포트 8000을, React 앱은 포트 3000을 이용하므로 EC2 보안 그룹 포트 8000번과 3000번을 반드시 허용해야 합니다.

[EC2 보안 그룹 인바운드 규칙 설정 예시]

3. 명령어 실행

# '모델 학습 및 추론', 'FastAPI', 'React'에 해당하는 이미지를 다운로드
docker pull jkim1209/mlops-model:1.4.4
docker pull jkim1209/mlops-api:1.3.4
docker pull jkim1209/mlops-frontend:1.2.0

# PostgreSQL 네트워크 생성 (처음 한 번만 필요)
docker network create my-mlops-network

# PostgreSQL DB 생성
docker run -d \
  --name my-mlops-db \
  --network my-mlops-network \
  -e POSTGRES_DB=postgres \
  -e POSTGRES_USER=postgres \
  -e POSTGRES_PASSWORD=root \
  -p 5432:5432 \
  postgres:13

# 모델 학습 및 추론 컨테이너 실행 (실행 후 컨테이너는 중지)
docker run -it \
  --name my-mlops-model \
  --network my-mlops-network \
  --env-file .env \
  jkim1209/mlops-model:1.4.4 \
  python scripts/main.py all movie_predictor

# FastAPI 컨테이너 실행 (백그라운드)
docker run -it -d \
  --name my-mlops-api \
  --network my-mlops-network \
  -p 8000:8000 \
  --env-file .env \
  jkim1209/mlops-api:1.3.4

# React 컨테이너 실행 (백그라운드)
docker run -it -d \
  --name my-mlops-frontend \
  --network my-mlops-network \
  -p 3000:3000 \
  -v $(pwd)/env.js:/usr/share/nginx/html/env.js \
  jkim1209/mlops-frontend:1.2.0

PostgreSQL: 5432
FastAPI : 8000
React : 3000

http://<EC2_IP>:3000