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클라우드 플랫폼에 tfjs-node 프로젝트 배포하기

이 문서에서는 클라우드 플랫폼에서 @tensorflow/tfjs-node 패키지를 사용하여 Node.js 프로세스를 실행하는 방법을 설명합니다.

tfjs-node@1.2.4부터 클라우드 플랫폼에서 Node.js 프로젝트를 실행하는 데 추가 구성이 필요하지 않습니다. 이 가이드에서는 Heroku 및 GCloud의 @tensorflow/tfjs-examples 리포지토리에서 mnist-node 예제를 실행하는 방법을 보여줍니다. Heroku의 Node.js 지원은 해당 문서에 기록되어 있으며 Google Cloud Platform에서 Node.js를 실행하는 방법은 여기에 설명되어 있습니다.

Heroku에 Node.js 프로젝트 배포하기

전제 조건

  1. Node.js 및 npm 설치
  2. Heroku 계정
  3. Heroku CLI

Node.js 앱 만들기

  1. 폴더를 만들고 mnist-node 예제에서 data.js, main.js, model.jspackage.json 파일을 복사합니다.
  2. @tensorflow/tfjs-node 종속성이 @1.2.4 이상 버전인지 확인합니다.

앱을 빌드하고 로컬에서 실행하기

  1. 로컬 디렉터리에서 npm install 명령을 실행하여 package.json 파일에 선언된 종속성을 설치합니다. tfjs-node 패키지가 설치되고 libtensorflow가 다운로드된 것을 확인할 수 있어야 합니다.
$ npm install
> @tensorflow/tfjs-node@1.2.5 install mnist-node/node_modules/@tensorflow/tfjs-node
> node scripts/install.js

CPU-linux-1.2.5.tar.gz

* Downloading libtensorflow
[==============================] 22675984/bps 100% 0.0s
* Building TensorFlow Node.js bindings
  1. npm start를 실행하여 모델을 로컬에서 훈련합니다.
$ npm start
> tfjs-examples-mnist-node@0.1.0 start /mnist-node
> node main.js

2019-07-30 17:33:34.109195: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA
2019-07-30 17:33:34.147880: I tensorflow/core/platform/profile_utils/cpu_utils.cc:94] CPU Frequency: 3492175000 Hz
2019-07-30 17:33:34.149030: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:168] XLA service 0x52f7090 executing computations on platform Host. Devices:
2019-07-30 17:33:34.149057: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:175]   StreamExecutor device (0): <undefined>, <undefined>

Total params: 594922
Trainable params: 594922
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Epoch 1 / 20
Epoch 1 / 20
========================>----------------------------------------------------------------------------------: 35.5
  1. .gitignore 파일에서 node_modules와 같은 빌드 아티팩트는 무시합니다.

Heroku 앱 만들기 및 배포하기

  1. Heroku 웹사이트에서 새 앱을 만듭니다.
  2. 변경 사항을 커밋하고 heroku 마스터에게 푸시합니다.
$ git init
$ heroku git:remote -a your-app-name
$ git add .
$ git commit -m "First Commit"
$ git push heroku master
  1. 빌드 로그에서 TensorFlow C 라이브러리를 다운로드하고 TensorFlow Node.js 네이티브 애드온을 로드하는 tfjs-node 패키지를 볼 수 있어야 합니다.
remote: -----> Installing dependencies
remote:        Installing node modules (package.json)
remote:
remote:        > @tensorflow/tfjs-node@1.2.5 install /tmp/build_de800e169948787d84bcc2b9ccab23f0/node_modules/@tensorflow/tfjs-node
remote:        > node scripts/install.js
remote:
remote:        CPU-linux-1.2.5.tar.gz
remote:        * Downloading libtensorflow
remote:
remote:        * Building TensorFlow Node.js bindings
remote:        added 92 packages from 91 contributors and audited 171 packages in 9.983s
remote:        found 0 vulnerabilities
remote:

Heroku의 프로세스 로그에서 모델 훈련 로그를 볼 수 있어야 합니다.

Total params: 594922
Trainable params: 594922
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Epoch 1 / 20
Epoch 1 / 20
====>--------------------------------------------------------------------: 221.9

Heroku 콘솔에서 프로세스를 시작하거나 디버그할 수도 있습니다.

1.2.4 이전 버전의 tfjs-node 사용하기

1.2.4 이전 버전의 tfjs-node 패키지를 사용하는 경우 패키지는 소스 파일에서 노드 네이티브 애드온을 컴파일하기 위해 g++를 필요로 합니다. 최신 버전 스택에는 기본값이 없을 수도 있기 때문에 스택에 Linux 빌드 필수 패키지가 있는지 반드시 확인해야 합니다.

Google Cloud Platform에 Node.js 프로젝트 배포하기

전제 조건

  1. 결제 계정이있는 유효한 Google Cloud 프로젝트가 있어야 합니다.
  2. Google Cloud 클라이언트 도구를 설치합니다.
  3. app.yaml 파일을 추가하여 Node.js 런타임을 구성합니다.

GCloud에 앱 배포하기

gcloud app deploy를 실행하여 로컬 코드와 구성을 App Engine에 배포합니다. 배포 로그에서 tfjs-node가 설치된 것을 확인할 수 있습니다.

$ gcloud app deploy

Step #1:
Step #1: > @tensorflow/tfjs-node@1.2.5 install /app/node_modules/@tensorflow/tfjs-node
Step #1: > node scripts/install.js
Step #1:
Step #1: CPU-linux-1.2.5.tar.gz
Step #1: * Downloading libtensorflow
Step #1:
Step #1: * Building TensorFlow Node.js bindings
Step #1: added 88 packages from 85 contributors and audited 171 packages in 13.392s
Step #1: found 0 vulnerabilities

앱 로그에서 모델 훈련 프로세스를 볼 수 있어야 합니다.

Total params: 594922
Trainable params: 594922
Non-trainable params: 0

Epoch 1 / 20
===============================================================================>
745950ms 14626us/step - acc=0.920 loss=0.247 val_acc=0.987 val_loss=0.0445
Loss: 0.247 (train), 0.044 (val); Accuracy: 0.920 (train), 0.987 (val) (14.62 ms/step)
Epoch 2 / 20
===============================================================================>
818140ms 16042us/step - acc=0.980 loss=0.0655 val_acc=0.989 val_loss=0.0371
Loss: 0.066 (train), 0.037 (val); Accuracy: 0.980 (train), 0.989 (val) (16.04 ms/step)
Epoch 3 / 20
Epoch 3 / 20