OSS validation model driver

설치 방법

• 파이썬 버전 3.11
• 파이썬 패키지 관리 도구 uv
  • uv 설치 방법은 uv 공식 문서를 참고한다.

$ cd some_where/detection-server

방법#1 - uv 사용 시

$ uv venv
$ source .venv/bin/activate
$ uv sync

# 새로운 패키지를 설치할 경우
$ uv add {package}

방법#2 - pip 사용 시

$ pip install flask kafka-python PyYAML

# requirements.txt 파일을 사용할 경우
$ pip install -r requirements.txt

실행 방법

$ ./app.py -h
usage: app.py [-h] -c CONF [-m]

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  -c CONF, --conf CONF  config file (required)
  -m, --mock            run mock api server along

설정 파일

• yaml 형식으로 작성한다.
  • name: 모델 이름
  • request: 요청 입력 방식
  • report: 결과 출력 방식

# detection system name
name: my-system
# input config (kafka, file)
request:
    type: kafka
    bootstrap-servers: ['host:port']
    topic: request
    value-type: json
# output config (kafka, file)
report:
    type: kafka
    bootstrap-servers: ['host:port']
    topic: result
    value-type: json

• 입출력을 kafka 대신 파일로 읽고 쓰도록 설정할 수 있다.

# request만 바꿔도 된다.
request:
    type: file
    path: examples/detection-request.in
    value-type: json

# report만 바꿔도 된다.
report:
    type: file
    path: detection-report.out
    value-type: json

모델 코드 연동

• model_runner.py 파일의 run_model 함수에서 모델 실행 함수를 호출한다.

def run_model(message):
    ...
    # 입력 인자(message)를 모델 실행 인자로 전달하고 report에 모델 실행 결과 저장
    # 이 코드 라인에서 호출하는 실제 모델 함수로 바꿔야 한다.
    report = model_func(message)
    ...

• 모델 실행 함수는 탐지 결과를 문자열 형식으로 반환하면 된다. (형식은 필요없다)
• 서버 함수가 아래와 같은 형식으로 kafka에 응답하거나 파일에 기록한다.

{
  "token": "(요청으로 받은 토큰)",
  "modelName": "(설정 파일에 지정한 모델 이름)",
  "report": "(탐지 모델이 생성한 결과)"
}