앞구름기

1. 데이터셋 훈련이 끝났다2024.10.16 - [AI] - [AI] 레시피 추천 모델 만들기 6 - RecBole 에 Datasets 훈련시키기 [AI] 레시피 추천 모델 만들기 6 - RecBole 에 Datasets 훈련시키기지난 시간에 RecBole, RecBole-GNN 레포지토리 clone 했으니 이번엔 데이터셋을 연결해보겠다 준비한 데이터셋 : RecSysDatasets 에서 제공하는 Food 데이터셋준비한 데이터셋을 폴더에 넣어주자 - RecBole/dataalsrudalsrudalsrud.tistory.com  2. 추론 코드를 작성해야 한다 - run_inference.py🐧 참고 문서 1 : https://hoon-bari.github.io/RS/Recbole🐧 참고 문서 2 :..

일단 비슷하게 추천받을 user_id, item_id 모두 하드 코딩해서 넣어줬다. 추후에 입력받은 item_id 값으로 진행할 예정! 💡 User 기반 추천 받기import argparseimport torchimport numpy as npimport pandas as pdfrom recbole.quick_start import load_data_and_modelif __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--model_path', '-m', type=str, default='saved/model.pth', help='name of models') # python RecBole-G..

기본 추론 과정1. 모델 훈련한 결과 불러오기2. 사용하기로 한 모델의 full_sort_predict 함수로 추천 결과 생성3. 추천 결과 제공 (user_id, item_id) 고려해야 할 점- 훈련한 데이터가 나의 서비스를 사용하는 사용자들이 아니라 다른 곳에서 주어진 user_id, item_id 값이어서 나의 사용자와 비슷한 user_id 를 추려서 추천 결과를 제공해야 한다. 처음 기획했던 (실패한) 나의 프로세스1. 사용자가 선호하는 카테고리를 가진 음식 필터링 ➡️ 카테고리 필터는 제공해주는 Food 데이터셋에 없다2. 사용자가 가지고 있는 재료 기반 음식 필터링 ➡️ 웃긴 놈. 재료 칸은 있는데 데이터가 없다  ➡️ 분명히 .. 데이터 예시 보여주는 페이지에서는 다 있는 것처럼 보여줘 놓..

지난 시간에 RecBole, RecBole-GNN 레포지토리 clone 했으니 이번엔 데이터셋을 연결해보겠다 준비한 데이터셋 : RecSysDatasets 에서 제공하는 Food 데이터셋준비한 데이터셋을 폴더에 넣어주자 - RecBole/dataset 하위에 넣어주어야 한다  준비한 데이터셋으로 모델을 트레이닝 하기 위해서는 yaml 파일을 구성해주어야 한다 (3개나 ㄷㄷㄷ ㄷ ㄷ. ㄷㄷ. ㄷ)설마 공식 데이터셋인데 뭐가 없고 이러진 않겠지.... 1. RecBole/recbole/properties/overall.yaml# Training Settings 에 train_batch_size 만 바꿨어요  2. RecBole/recbole/properties/dataset/Food.yaml준비한 데이터셋의..

지금부터 오류의 향연에 대한 여정이 시작되는데요.. ✈️미리 이야기 해드리자면, pytorch - cuda - nvidia driver 버전이 맞아야 합니다OS : Windows 11GPU 모델 : GeForce MX250pip 가상 환경 해결 방법 정리1. PyTorch 버전 확인 : pip show torch2. CUDA 버전 확인 : nvcc --version3. Nvidia Driver 버전 확인 : nvidia-smi4. PyTorch 공식 홈페이지에서 호환되는 버전 확인하기 - CUDA 버전에 맞는 PyTorch 를 설치해야 한다 해결 과정 정리1. pip install 'torch-sparse' → No module named 'torch' 오류 발생2. CUDA & Nvidia Driver..