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우선 GCP에서 무엇인가를 하려면 프로젝트를 등록해야 한다. 서버 용도나, 기계학습 용도나 프로젝트 단위로 관리되는 것으로 보인다. 여기서는 기계학습을 사용하기 위한 준비과정을 다룰텐데, 기계학습 API를 사용하려면 우선 "사용자 인증 정보"가 필요하다. 그것보다 더 먼저 필요한 것은 프로젝트를 등록하는 것이겠다. (사실 모든 것의 기본은 사용자 인증 정보이다.)

아래처럼 새 프로젝트를 등록하도록 한다. 프로젝트 이름은 일부 특수문자는 사용할 수 없으며 소문자로 자동 변환 된다.

프로젝트에 적당한 이름을 붙이고 "만들기" 버튼을 누르면 프로젝트가 생성이 된다. 진행되는 과정을 잠시 기다리도록 한다.

이제 프로젝트가 완성되었고, 앞서 언급한 사용자 인증 정보를 만들어야 한다.

우선 API 키를 만들도록 한다. OAuth 클라이언트 ID나 서비스 계정 키는 나중에 다뤄보도록 하겠다.

키가 곧 생성이 되는데, 이 키 정보는 절대 공유되어서는 안된다. 이 키 정보가 노출되면 타인이 내 계정의 서버에 쿼리 등을 무자비하게 사용할 수 있기 때문이고 그 부분은 결제와 직결되기 때문에 무척 위험하겠다. 


특히 GitHub 등에 push되지 않도록 각별히 주의하도록 한다. (GitHub에 이런 Key 정보만 수집하는 봇도 있다는 말이 있단다)

API 키가 생성이 되면 이름을 붙일 수 있는데, 이건 후에 많은 프로젝트를 수행할 때 키를 구분하기 위함이겠다.

생성된 API 키를 확인할 수 있다.

이제 대시보드에도 정보가 보이는데, 아직 사용하지 않아서 트래픽이나 요청이 없는 상태이다.

예고한대로 GCP에서 가장 궁금했던 기계 학습을 사용해보도록 한다. 우선 가장 기본이 되는 Vision API를 클릭한다.

추후에는 콘솔에서 Rest API등을 활용해서 작업하겠지만 우선 테스트 용도로 웹에서 바로 이미지를 업로드 해본다. 사용된 이미지는 인터넷에서 사용하는 개인 프로필 사진인데, 나무, 식물, 꽃, 봄 등등 꽤 정확하게 나오는 것을 확인할 수 있다. (실제 배경이 된 곳은 버드나무 밑이다.)

이번에는 이 이미지와 유사한 이미지가 사용된 Web사이트를 확인해 보도록 한다. 보통 도용될만한 이미지는 아니기 때문에 실제로 사용한 사이트가 확인이 된다. 온통 개발자스러운 곳만 노출이 된다;; 대부분의 곳에서 공통된 프로필 사진을 사용하기 때문이겠다.

N 포털사이트의 대학생 인기검색어를 입력해봤다. OCR을 테스트해보기 위해 입력했는데 아직 한글은 정확하게 인식하지 못하는 듯하다. 숫자 등은 상당히 높은 인식률을 보인다.


뒤에서는 콘솔에서 Rest API를 사용하는 방법에 대해서 기술해보겠다.


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