프로젝트 소개

“나만의 장바구니” 는 사용자의 요리 이력을 기반으로 다음에 요리할 레시피와 해당 레시피를 만드는 데 필요한 재료 목록을 추천하는 서비스 입니다.

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mybasket-preview2.mp4

진행 기간

2024.02.28 ~ 2024.03.27

멤버

신상우	이주연	이현주	조성홍
• 레시피 서비스 기능 API 구현 • 데이터 정제 • ML modeling • MLflow를 이용한 ML 라이플 사이클 관리	• 프론트엔드 구현 • 최적화 알고리즘 설계 • 데이터 크롤링 • ML modeling & serving	• 프론트엔드 구현 • 데이터 크롤링 및 전처리 • DB 업데이트 자동화	• 유저 서비스 기능 API 구현 • 장바구니 추천 API 구현 • 데이터 수집 • 데이터베이스 설정

 

사용 기술

서비스 아키텍처

1. App 서버 : Front / Back 을 구분하여 운영 (Streamlit / FastAPI)
2. DB 서버 : 레시피 및 인터렉션 데이터 저장, 가격 데이터 저장 (MongoDB)
3. Crawl 서버 : 크롤링 및 데이터 정제 수행 (Airflow, Selenium)
4. ML 서버 : 배치 서빙 및 학습 자동화, 모델 관리 (Airflow, MLflow)

서비스 핵심 기능 구조

자동화 파이프라인

1. 크롤링 자동화
   • Airflow를 이용해 매일 새로운 학습 데이터(레시피 및 인터렉션 데이터) 수집, 이후 프롬프트 엔지니어링을 통해 레시피의 식재료명 정제 작업 진행
   • 식제료명 정제 작업 이후, 정제된 식재료 명을 기반으로 매일 식재료 가격 정보를 새롭게 수집
2. 배치 서빙 및 학습 자동화
   • Airflow를 이용해 매일 배치 서빙 진행, 매주 모델 재학습
   • MLflow를 이용해 모델 학습을 트래킹하고 모델 버전 관리

참고 자료

발표 영상   랩업 리포트   최종 발표자료