Рекомендаційна система для підбору зображень. Інфраструктура системи
Вантажиться...
Дата
2022
Науковий керівник
Укладач
Редактор
Назва журналу
ISSN
E-ISSN
Назва тому
Видавець
Одеський національний університет ім. І. І. Мечникова
Анотація
Мета дипломної роботи – проектування та розробка інфраструктури рекомендаційної системи для підбора зображень. Реалізація виконана з використанням мови програмування Python, фреймворку Django, та Amazon Web Services. Статичні дані – зображення – система отримує з декількох джерел-спільнот месенджера Telegram.
Результатом роботи є робочий бекенд веб-додаток, ETL pipeline для роботи з даними, CI/CD та нативні тести для веб-додатку. Усі елементи інфраструктури, такі як веб-додаток, ETL pipeline та бази даних були розгортуні у хмарному сервисі. Для тегування зображень був використаний інший хмарний сервіс – Microsoft Azure Cloud, який має серед сервисів – нейромережу для опису зображень.
Система за рахунок своєї гнучкої архітектури легко масштабується та має потенціал для розширення. Наприклад, окрім Telegram можна добавити Twitter чи Facebook, які також мають свої API.
The purpose of the thesis is to design and develop the infrastructure of the recommendation system. The implementation is performed using the Python programming language, Django framework, and Amazon Web Services. Static data – images – the system receives from several sources – Telegram messenger communities. All infrastructure elements such as web application, ETL pipeline and databases have been deployed in the cloud service. Another cloud service, Microsoft Azure Cloud, was used to tag the images, and it has a neural network for describing images The result is a working backend web application, an ETL pipeline for working with data, CI / CD and native tests for a web application. Due to its flexible architecture, the system is easily scalable and has the potential to expand. For example, in addition to Telegram, possible to add Twitter or Facebook, which also have their own APIs.
The purpose of the thesis is to design and develop the infrastructure of the recommendation system. The implementation is performed using the Python programming language, Django framework, and Amazon Web Services. Static data – images – the system receives from several sources – Telegram messenger communities. All infrastructure elements such as web application, ETL pipeline and databases have been deployed in the cloud service. Another cloud service, Microsoft Azure Cloud, was used to tag the images, and it has a neural network for describing images The result is a working backend web application, an ETL pipeline for working with data, CI / CD and native tests for a web application. Due to its flexible architecture, the system is easily scalable and has the potential to expand. For example, in addition to Telegram, possible to add Twitter or Facebook, which also have their own APIs.
Опис
Ключові слова
123 комп’ютерна інженерія, зображення, інфраструктура, система, проектування
Бібліографічний опис
Колєсник, О. О. Рекомендаційна система для підбору зображень. Інфраструктура системи : дипломна робота бакалавра / О. О. Колєсник. – Одеса, 2022. – 141 с.