Веб-приложение для автоматической классификации одежды

Данный проект представляет собой веб-приложение, которое позволяет пользователям загружать изображения элементов гардероба и получать предсказания с использованием заранее обученной модели машинного обучения.

Модель обучена предсказывать следующие элементы гардероба:

0: 'dress',
1: 'hat',
2: 'longsleeve',
3: 'outwear',
4: 'pants',
5: 'shirt',
6: 'shoes',
7: 'shorts',
8: 'skirt',
9: 't-shirt'

Архитектура проекта

clothing-classification-app/
│
│── clothing-dataset-small/  # Скаченный датасет с картинками (см. clothing-traing.ipynb)
│── Deployment/              # Преобразование модели, подготовка Docker-образа, тестирование и развертывание
├── app.py                   # Главное приложение
├── model_service.py         # Микросервис модели
├── log_model.py             # Загрузка модели в MLFLOW
├── register_model_mlflow.py # Регистрация модели в MLFLOW
├── requirements.txt         # Зависимости проекта
├── .env                     # Переменные окружения от СУБД (not committed)
├── templates/
│   ├── index.html           # Темплейт главной страницы
│   └── result.html          # Темплейт предсказания
├── static/
│   ├── uploads/             # Ваши загруженные изображения
│── clothing-train.ipynb     # Пошаговая обработка данных, обчение и оценка моделей
│── clothing-test.ipynb      # Пошаговое тестирование моделей на тестовом множестве
└── README.md                # Описание проекта

1. Основное приложение (app.py): Обрабатывает взаимодействие с пользователем, загрузку файлов и общается с микросервисом модели для получения предсказаний.
2. Микросервис модели (model_service.py): Инкапсулирует модель машинного обучения и обрабатывает запросы на предсказание.
3. Процесс обработки данных, обучения и оценки моделей в файлах: clothing-test.ipynb , clothing-train.ipynb
4. Deployment: Процесс преобразования модели, подготовки Docker-образа, тестирования и развертывания
5. DB_init.py: Инициализация БД с нужной структурой
6. log_model.py: Загрузка модели в MLFLOW
7. register_model_mlflow.py: Регистрация модели в MLFLOW

Установка

1. Клонирование репозитория

git clone https://github.com/EgorSinitsyn/Clothing_classification
cd Clothing_classification/

2. Настройка виртуального окружения

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # Для Windows используйте `venv\Scripts\activate`

3. Установка зависимостей

pip install -r requirements.txt

4. Установка СУБД MySQL (см. документацию)
5. Создайте файл .env в корне проекта, поместите туда креды от СУБД MySQL

   DB_HOST=localhost
   DB_PORT=3306
   DB_USER=<ваш_пользователь>
   DB_PASSWORD=<ваш_пароль>
   DB_NAME=clothing_classification

7. Инициализируйте БД с нужной структурой

python DB_init.py

P.S Отдэбажьте ошибки в случае их возникновения

8. Запустите MLFLOw на 5005 порту

mlflow server \
    --backend-store-uri sqlite:///mlflow.db \
    --default-artifact-root ./mlruns \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 5005

Откройте http://127.0.0.1:5005 для проверки службы MLFLOW

9. Загрузите модель в MLFLOW

python log_model.py

10. Зарегистрируйте модель в MLFLOW

python register_model_mlflow.py

11. Запустите приложение и микросервис модели (порты 5000 и 5001)

python model_serice.py
python app.py

12. Откройте http://127.0.0.1:5001 и пользуйтесь приложением