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CVAT nuclio 배포 컨테이너 끄기 CVAT nuclio에서 이미 배포한 컨테이너에 대해 모델 변경을 원하는 경우가 있을텐데 이 때 어떻게 할 수 있는지 알아보겠습니다. 간단 모델 재배포 방법 저는 아래 배포 모델을 재배포할 예정입니다. nuctl get function --platform local Copy 이제 변경하려는 모델명을 main.py 파일에서 수정합니다. main.py 위치를 모르겠는 분은 여기 를 참고한 후에 읽어주세요. 모델 변경이 완료되었으면 이후 재배포를 진행합니다.(명령어는 cvat clone한 경로 기준) 저와 다르게 배포하신 분들은 yolo-custom을 본인의 NAME에 맞게 수정하세요. ./serverless/deploy_gpu.sh serverless/pytorch/mymodel/yolo-custom Copy 아래처럼 정상적으로 배포되었음을 확인할 수 있습니다. 만약, A_v1.0 모델을 A_v1.1 모델로 버전업해서 재배포하면 모델이 정말 v1.1로 배포되었는지 궁금할 수 있습니다. 그런 경우 도커 컨테이너 로그를 확인하면 되는데, 우선 아래 명령어를 통해 본인 컨테이너 name을 확인합니다.(pth-yolo-custom을 본인에게 맞도록 수정) docker ps | grep pth-yolo-custom Copy 이후 해당 컨테이너명을 기준으로 로그를 확인합니다.(여기선 yolo26s로 검색, 본인에게 맞게 수정) docker logs -f nuclio-nuclio-pth-yolo-custom | grep yolo26s Copy 위 방법의 재배포는 간단하지만, Docker 빌드 캐시로 특정 코드가 미반영될 수 있습니다. 예로 현재는 main.py 파일을 수정했는데 function-gpu.yaml 파일 구조적 변경은 in-place 업데이트 에러가 발생할 수 있습니다...

Nuclio 설치 방법 Auto Annotation을 위해 nuctl 커맨드를 설치하는 방법을 알아보겠습니다. nuctl 설치 nuctl이란 nuclio's command-line interface(CLI)의 약자입니다. CLI(Command Line Interface)는 명령어 인터페이스이며, 텍스트를 입력하여 컴퓨터에 명령을 내리는 방식입니다. (linux ls 명령어 등) nuctl을 설치하기 위해선 nuclio 버전을 확인해야합니다. cvat git clone한 경로에서 아래 명령어 입력 후, nuclio 버전을 확인합니다. cat components/serverless/docker-compose.serverless.yml Copy 버전 확인 후, 여기 에서 본인에게 맞는 버전을 확인하세요. 맞는 버전을 확인했으면, 아래 명령어를 통해 nuclio를 다운합니다.(여기선 버전 1.13.22 & os는 linux로 진행) wget https://github.com/nuclio/nuclio/releases/download/<version>/nuctl-<version>-<os>-amd64 Copy 다운로드 완료했으면, permission 할당과 symbolic link를 할당합니다. sudo chmod +x nuctl-<version>-<os>-amd64 sudo ln -s $(pwd)/nuctl-<version>-<os>-amd64 /usr/local/bin/nuctl ls -ll /usr/local/bin/nuctl Copy symbolic link는 절대경로로 줘야합니다. (위 사진 초록색 경로 참고) 위 과정이 정상적으로 이뤄졌다면 아래 명령어를 통해 제대로 설치되었음을 확인할 수 있습니다. nuctl Copy ...