# AWS Beanstalk
tensorflow serving 서버 CI/CD 구축하기
안녕하세요. Gameeye에서 deeplol.gg 서비스를 개발 중인 김철기입니다. 클라우드 서버 인프라 구축, 백엔드 개발, 딥러닝 모델 연구를 담당하고 있습니다. 해당 포스팅은 tensorflow serving을 github action과 aws elastic beanstalk를 이용해 ci/cd를 구축하는 과정을 소개합니다. tensorflow serving으로 인퍼런스하는 예제는 시리즈의 이전 포스팅에서 다뤘으니 참고하시기 바랍니다. 참고 이전 포스팅: Tensorflow Serving으로 Deeplearning Model Serving하기 Github: https://github.com/kimcheolgi/Ironkey-Deeplearning-Model-Serv
Style Transfer Model 서비스 해보기 - CI/CD 구축하기
안녕하세요. Gameeye에서 deeplol.gg 서비스를 개발 중인 김철기입니다. 클라우드 서버 인프라 구축, 백엔드 개발, 딥러닝 모델 연구를 담당하고 있습니다. 해당 포스팅은 Style Transfer deeplearning 모델을 웹으로 서비스해보는 시리즈의 3편입니다. 3편에서는 구현한 페이지를 CI/CD를 적용하여 배포하는 기능을 구현합니다. 페이지를 작성하는 내용은 1편에 모델의 결과를 반환하는 API 구현은 [2편](https://velog.io/@ironkey/Style-Transfer-Model-%EC%84%9C%EB%B9%84%EC%8A%A4-%ED%95%B4%EB%B3%B4
[AWS Beanstalk] 배포 시 MACOSX에러
배포 압축파일에 linux 명령어 스크립트로 아마존 서버시간을 UTC -> KST 로 바꾸는 소스가 들어있어서 그거랑 같이 압축해서 jar를 배포해야한다. mac os 에서는 압축시에 자동으로 메타데이터를 포함시키기때문에 지워줘야함 이미 압축을 했다면 터미널키고 해당폴더로가서 엔터치면 새로 압축한다면 `$ zip -r -X {압축파일명}.zip {압축할 폴더명}` 이제 압축한 파일을서버에 올리면 된다 출처 https://tbang.tistory.com/83 https://stackoverflow.com/questions/34129463/yaml-exception-unacceptable-character-0x0