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도커에 사용한 python 파일들의 설명이 부족하여 궁금한 점이 많이 생겼습니다.
우선 Dockerfile을 보다 궁금한 점 질문합니다.
아래와 같이 파일을 복사하는 부분이 있습니다.
ADD convert_diffusers_to_original_stable_diffusion.py .
ADD train.sh .
ADD train_dog.sh .
ADD train_cat.sh .
그런데 app.py 에서
# train = os.system("bash train_dog.sh")
# train = os.system("bash train_cat.sh")
이렇게 주석 처리된 부분을 제외 하고, convert_diffusers_to_original_stable_diffusion.py이 파일은 실행되는 부분이 없어보입니다.?
아래와 같이 주석은 있는데 어떤 용도로 사용할려고 했던건지 궁금합니다.
# Compressed model to half size (4Gb -> 2Gb) to save space in gdrive folder: Models/
# steps = 1200
# compress = os.system("python convert_diffusers_to_original_stable_diffusion.py --model_path 'stable_diffusion_weights/" +
# str(steps)+"/' --checkpoint_path ./model.ckpt --half")
# print(compress)
그리고 dog.sh, cat.sh 파일을 실행하면 어떤 결과를 얻을 수 있나요
소스를 보니 train_dreambooth.py 파일을 실행하는 하는 프로그램으로 보이네요
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안녕하세요. 답변 드리겠습니다.
본 강의를 준비하면서 도커와 파이썬 중심이 아니다보니 제가 여러 시도를 해보고 최적의 실행 방법을 찾는 과정에서 남은 찌꺼기 코드라고 생각해주시면 될 것 같습니다.
나중에 AI에 더 집중한 강의나 도커 기반의 오케스트레이션, 파이썬과 관련된 강의를 제작하게 된다면 사용될 내용입니다.
그래도 질문 주셨으니 해당 내용에 대한 답변을 드리자면 train_dog.sh, train_cat.sh 파일은 배치파일로 말씀해주신 것과 같이 train_dreambooth.py 파일을 각각 강아지, 고양이 생성에 맞게 환경변수를 설정하고 실행하는 파일입니다. 강의에서는 해당 내용이 사용되지 않고 http 리퀘스트에서 같이 넘어온 kind 변수를 통해 환경변수를 실행하죠. 좀 더 빨리 실행될 수 있을 것 같아 시도해보았던 내용입니다.
# Compressed model to half size (4Gb -> 2Gb) ...
그리고 위 주석 내용은 학습한 모델을 저장하고 계속 사용할 수도 있으니 gdrive와 같은 클라우드 스토리지에 업로드 하기 전 저장 용량을 줄이기 위해 모델을 압축하는 과정의 코드입니다. 강의에서는 서비스 보안을 위해 생성된 이미지와 모델을 모두 지우도록 적용을 했습니다.
이렇게 깊게 살펴보실분이 계실지 모르고 남겨놓았습니다. 죄송합니다.