개요
- 졸업 프로젝트 "사용자 옷장을 활용한 날씨와 일정에 맞는 코디 추천 서비스"를 다시 꺼내들었다.
- FastAPI와 Uvicorn을 통해 웹 서버를 구현하고, AI 모델을 접목한 모습을 보일 수 있도록 한다.
목표
- 나의 아이디어로 구현된 프로젝트를 git에 저장한다.
- 옷의 카테고리를 분류할 수 있는 AI 모델의 성능을 더 높여 접목할 수 있도록 한다.
- '코디 추천'이 애매하지 않도록, DB 구축과 더불어 추천 서비스를 공부한다.
프로젝트 생성
conda create -n cloth python=3.12
pip install fastapi uvicorn jinja2
- 'cloth' 라는 이름의 가상환경 생성
- 우선 fastapi와 uvicorn, 그리고 template들을 관리하는 jinja2 설치
폴더 구성
my_fastapi_project/
│── app/
│ │── main.py
│ │── routes/
│ │ │── __init__.py
│ │ │── items.py
│ │── models/
│ │ │── __init__.py
│ │ │── item.py
│ │── schemas/
│ │ │── __init__.py
│ │ │── item.py
│ │── services/
│ │ │── __init__.py
│ │ │── item_service.py
│ │── database.py
│ │── templates/
│ │ │── base.html
│ │ │── index.html
│ │── static/
│ │ │── css/
│ │ │ │── style.css
│ │ │── js/
│ │ │ │── script.js
│ │ │── images/
│── requirements.txt
│── .gitignore
│── README.md
