순서는 아래와 같다. 1. S3 정적 웹사이트 호스팅 기능을 활용하여 프론트엔드 배포 2. CloudFront를 활용하여 HTTPS 엔드포인트 배포 및 S3 웹 사이트 통합 3. Lambda 함수와 boto3를 활용하여 백엔드 배포 4. 서비스 사용 1. S3 정적 웹사이트 호스팅 기능을 활용하여 프론트엔드 배포              2. CloudFront를 활용하여 HTTPS 엔드포인트 배포 및 S3 웹 사이트 통합서버에 https를 적용하기 위해서는 두 가지 방법이 있다. 1. ALB + EC2 SSL인증서를 설치하고 서비스하는 방법 2. API Gateway (AWS에서 제공하는 인증서 관리 서비스인 ACM(AWS Certificate Manager)을 ACM 통합서비스 - ELB, CloudF..

# 파이선 업그레이드pip install --upgrade pip# 라이브러리 설치pip install opencv-python 데이터 가져오기import cv2# 로컬에서 이미지 가져오기image = cv2.imread('이미지 경로')# 이미지 로드 확인if image is None: print("Error: Unable to load image. Please check the file path.") exit()# 이미지 확인 (height, width, channels)print(f"Original Image Shape: {image.shape}")# 로컬 창에 이미지 출력cv2.imshow('Original Image', image)cv2.waitKey(0) # 사용자가 아무 키나 누..

일반적으로 머신러닝 모델을 개발하고 배포하는 과정은 다음과 같습니다. 1. 데이터 수집 / 가공 / 검증2. 모델 선정 및 학습3. 모델 검증 및 평가4. 배포 및 관리 SageMaker 란? AWS Sagemaker는 클라우드 머신러닝 도구로 User가 손쉽게 머신러닝 모델을 구축, 학습, 튜닝, 배포하게 도와주는 완전관리형 서비스입니다. Sagemkaer는 최적화된 다수의 머신러닝 알고리즘이 내장되어있으며 이를 손쉽게 활용도 가능합니다. 이번 글에서는 Sagemaker로 모델을 훈련하고 훈련된 모델을 배포하는 간단한 실습에 대해서 정리해보았습니다.  실습환경 구성 본 실습을 진행하기위해선 다음과 같은 전제조건이 필요합니다.Cloud9 : 클라우드 기반 통합 개발 환경(IDE, Integrated De..