🚀 AI FastAPI 서버

이 프로젝트는 AI 기반의 FastAPI 서버로, 다양한 자연어 처리(NLP) 및 비디오 데이터 분석 기능을 제공합니다. 주로 한국어 텍스트를 분석하거나 YouTube와 같은 비디오 플랫폼의 데이터를 처리하는 데 특화되어 있으며, Docker를 이용해 간편하게 배포할 수 있습니다. 서버는 Redis를 이용한 캐싱 기능과 GPU를 활용한 고속 처리 기능을 지원하여 빠르고 효율적인 API 응답을 제공합니다.

주요 기능

1. 용언 추출 API: 한국어 텍스트에서 주요 용언을 추출합니다.
2. 연관어 추출 API: 최신 데이터와 Word2Vec 알고리즘을 이용해 주어진 단어와 관련된 단어들을 추출합니다.
3. 비디오 카테고리 분류 API: 비디오 정보를 바탕으로 카테고리를 분류합니다.
4. 유사 채널 추천 API: 입력된 채널 정보를 토대로 유사한 YouTube 채널을 추천합니다.

이 프로젝트는 [Dothis AI Labs](https://github.com/whfh3900/dothis-ai-labs)에서 개발한 솔루션들을 포함하고 있으며, YouTube 데이터 분석을 비롯한 다양한 AI 활용 사례에 적합한 기능들을 제공합니다.

📄 시작하기

🖥️ 로컬

1. Docker 이미지를 빌드합니다:

   docker build -t ai-fastapi-api-v-c:latest -f dockerfile .

2. Docker 컨테이너를 실행합니다:

   docker run -d -p 8003:8001 --gpus all --name ai-fastapi-api-v-c \
   -e HASH_KEY=<YOUR_HASH_KEY> \
   -e REDIS_SENTINEL_PASSWORD=<YOUR_REDIS_PASSWORD> \
   -e REDIS_SENTINEL_NODE1=<YOUR_REDIS_NODE1> \
   -e REDIS_SENTINEL_NODE2=<YOUR_REDIS_NODE2> \
   -e REDIS_SENTINEL_NODE3=<YOUR_REDIS_NODE3> \
   -e USE_CUDA=1 \
   ai-fastapi-api-v-c

☁️ ECR

1. 개인 브랜치를 만들고 main으로 PR 주시면, 관리자가 ECR + Lambda 배포를 진행해 드립니다.

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📡 API 사용 방법

📝 용언 추출 API

• 엔드포인트: /verb

• 메서드: POST

• 설명: MeCab을 사용하여 한국어 텍스트를 분석합니다.

• 요청 바디:

  {
    "text": "진짜 개재밌다 ㅋㅋㅋ"
  }

• Curl 명령어 예제:

  • 로컬:

    curl -X POST "http://127.0.0.1:8003/nlp/verb" -H "Content-Type: application/json" -d '{"keyword":"손흥민", "related":"토트넘"}'

  • AWS:

    curl -X POST "https://g6g5ootucv57t73ghafllwpbv40ghclt.lambda-url.ap-northeast-2.on.aws/nlp/verb" -H "Content-Type: application/json" -d '{"keyword":"손흥민", "related":"토트넘"}'

• 성공 응답:

  {"code":200,"message":"success","data":[{"keyword":"폭발하다","count":126},{"keyword":"밝히다","count":67},{"keyword":"요구하다","count":65},{"keyword":"요청하다","count":64}]}

🔗 연관어 API

• 엔드포인트: /related

• 메서드: POST

• 설명: 최신 데이터 및 Word2vec 알고리즘을 기반으로 연관어를 분석합니다.

• 요청 바디:

  {
    "text": "손흥민"
  }

• Curl 명령어 예제:

  • 로컬:

    curl -X POST "http://127.0.0.1:8003/nlp/related" -H "Content-Type: application/json" -d '{"text":"손흥민", "vbr_size":1000}'

  • AWS:

    curl -X POST "https://g6g5ootucv57t73ghafllwpbv40ghclt.lambda-url.ap-northeast-2.on.aws/nlp/related" -H "Content-Type: application/json" -d '{"text":"손흥민"}'

• 성공 응답:

  {
    "code": 200,
    "message": "success",
    "data": [{"keyword":"해외반응","algorithm":0,"score":0.55},{"keyword":"손흥민","algorithm":0,"score":0.45}]
  }

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📊 비디오 카테고리 분류 API

• 엔드포인트: /classification

• 메서드: POST

• 설명: 비디오 정보를 기반으로 카테고리를 분류합니다.

• 요청 바디:

  {
    "title": "KGMA MC 공개!_뉴진스 하니&'굿파트너' 남지현",
    "category": "Entertainment",
    "tags": "['일간스포츠', '연예집합소']",
    "description": "#Hanni #NamJiHyun #Newjeans #goodpartner"
  }

• Curl 명령어 예제:

  • 로컬:

    curl -X POST "http://127.0.0.1:8003/nlp/classification" -H "Content-Type: application/json" -d '{"title": "KGMA MC 공개!_뉴진스 하니&굿파트너 남지현", "category": "Entertainment", "tags": "[일간스포츠, 연예집합소]", "description": "#Hanni #NamJiHyun #Newjeans"}'

  • AWS:

    curl -X POST "https://g6g5ootucv57t73ghafllwpbv40ghclt.lambda-url.ap-northeast-2.on.aws/nlp/classification" -H "Content-Type: application/json" -d '{"title": "부산 치과 신경치료 할 때 통증?", "category": "Howto & Style"}'

• 성공 응답:

  {
    "code": 200,
    "message": "success",
    "data": {
      "cluster_name": "클러스터 이름",
      "cluster_id": 1,
      "cluster_score": 0.95
    }
  }

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🎥 유사 채널 API

• 엔드포인트: /channelsimiler

• 메서드: POST

• 설명: 채널 정보를 토대로 유사한 채널을 응답합니다.

• 요청 바디:

  {
    "channel_id":"UC--8ua5dEkuY26fgWkpkz3Q",
    "cluster":14,
    "subscribers":266000,
    "keywords":"코다브릿지, BANANA, LAYSHA",
    "tags":"OMNISOUND",
    "ntop":10
  }

• Curl 명령어 예제:

  • 로컬:

    curl -X POST "http://127.0.0.1:8003/nlp/channelsimiler" -H "Content-Type: application/json" -d '{"channel_id":"UCI3wMpybY12tpc0u33Z-j1w", "cluster":64, "subscribers":266000}'

  • AWS:

    curl -X POST "https://g6g5ootucv57t73ghafllwpbv40ghclt.lambda-url.ap-northeast-2.on.aws/nlp/channelsimiler" -H "Content-Type: application/json" -d '{"channel_id":"UCB116o3mKmmdcdw89rh7Djg"}'

• 성공 응답:

  {
    "code": 200,
    "message": "success",
    "data": [{"channel_id":"UCB9wEdhMy5Mi8SLNBD-tUrQ","channel_name":"주류학개론"}]
  }

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🛠️ 문제 해결

• 로그 확인: 문제가 발생하면 docker logs <container-id> 명령어로 로그를 확인하여 문제를 해결할 수 있습니다.