Lab 매뉴얼¶
Lab은 Jupyter Lab을 기반으로 데이터 탐색, AI/ML 모델링 및 응용 프로그램 개발을 위한 다목적 환경을 제공합니다.
이 환경에서 ThanoSQL을 본격적으로 사용하기 위해서는 먼저 ThanoSQL Magic을 불러와야 합니다.
상단의 실행 버튼을 누르거나, Ctrl + Enter 혹은 Shift + Enter 단축키로도 실행할 수 있습니다.
1. ThanoSQL Magic 불러오기¶
아래 명령으로 ThanoSQL Magic 확장 프로그램을 불러옵니다.
%load_ext thanosql
2. API_TOKEN 설정하기¶
워크스페이스 설정 페이지 - Developer - API Token - 복사 버튼으로 얻은 API_TOKEN을 다음과 같이 설정합니다.
%thanosql API_TOKEN=<발급받은_API_TOKEN>
ex)
%thanosql API_TOKEN=eyGVFDdfafddvczs
생성된 API 토큰을 이용하여 ThanoSQL의 모든 REST API를 사용하실수 있습니다
ThanoSQL에서 REST API 사용에 대한 자세한 내용은 참조 페이지의 ThanoSQL REST API Reference에서 확인하세요.
3. LIST 쿼리 구문으로 ThanoSQL 모델 / 데이터 세트 목록 확인하기¶
ThanoSQL을 사용할 모든 준비가 끝났습니다.
아래 ThanoSQL문을 실행시키면 Pre-built된 ThanoSQL 모델 목록을 확인할 수 있습니다.
%%thanosql
LIST THANOSQL MODEL
아래 ThanoSQL문을 실행시키면 각 튜토리얼에서 사용된 데이터 세트 리스트를 확인할 수 있습니다.
%%thanosql
LIST THANOSQL DATASET
ThanoSQL의 쿼리문 작성 방법
ThanoSQL에서 쿼리문을 작성하는 방법에는 line 작성 방법과 cell 작성 방법이 있습니다.
- line:
%thanosql입력 후 현재 라인에 이어서 쿼리를 작성합니다. 쿼리 결과가 DataFrame 형식으로 반환되어 변수에 저장됩니다. 이후 Python 변수처럼 똑같이 프로그래밍이 가능합니다.
df = %thanosql SELECT id, name FROM user
- cell :
%%thanosql입력 후 줄을 바꿔서 자유롭게 여러 줄로 쿼리를 작성합니다. 다른 DBMS를 사용할 때와 같은 사용자 경험을 제공하며 테이블을 조회하거나 ThanoSQL 확장 문법을 실행할 때 사용합니다.
%%thanosql
SELECT
id,
name
FROM user
4. 튜토리얼 가져오기¶
ThanoSQL 기술 문서에 있는 튜토리얼에서 튜토리얼 목록을 확인할 수 있습니다. 아래 문을 실행시키면 ThanoSQL의 전체 튜토리얼들을 자신의 워크스페이스에 가지고 올 수 있습니다.
!git clone https://github.com/smartmind-team/thanosql-tutorial.git
특정 튜토리얼만 자신의 워크스페이스로 가지고 오고 싶다면 아래와 같이 wget 메서드를 사용합니다.
튜토리얼 Github URL 리스트
!wget [가져올 tutorial의 Github URL]
# 예시
## wget https://raw.githubusercontent.com/smartmind-team/thanosql-tutorial/main/tutorial/thanosql_search/search_image_by_keyword.ipynb
| 튜토리얼 | URL |
|---|---|
키워드로 이미지 검색하기 |
https://raw.githubusercontent.com/smartmind-team/thanosql-tutorial/v1.5/tutorial/thanosql_search/search_image_by_keyword.ipynb |
이미지로 이미지 검색하기 |
https://raw.githubusercontent.com/smartmind-team/thanosql-tutorial/v1.5/tutorial/thanosql_search/search_image_by_image.ipynb |
텍스트로 이미지 검색하기 |
https://raw.githubusercontent.com/smartmind-team/thanosql-tutorial/v1.5/tutorial/thanosql_search/search_image_by_text.ipynb |
텍스트로 텍스트 검색하기 |
https://raw.githubusercontent.com/smartmind-team/thanosql-tutorial/v1.5/tutorial/thanosql_search/search_text_by_text.ipynb |
텍스트로 비디오 검색하기 |
https://raw.githubusercontent.com/smartmind-team/thanosql-tutorial/v1.5/tutorial/thanosql_search/search_video_by_text.ipynb |
Auto-ML을 사용하여 분류 모델 만들기 |
https://raw.githubusercontent.com/smartmind-team/thanosql-tutorial/v1.5/tutorial/thanosql_ml/classification/automl_classification.ipynb |
이미지 분류 모델 만들기 |
https://raw.githubusercontent.com/smartmind-team/thanosql-tutorial/v1.5/tutorial/thanosql_ml/classification/image_classification.ipynb |
텍스트 분류 모델 만들기 |
https://raw.githubusercontent.com/smartmind-team/thanosql-tutorial/v1.5/tutorial/thanosql_ml/classification/text_classification.ipynb |
Auto-ML을 사용하여 예측 모델 만들기 |
https://raw.githubusercontent.com/smartmind-team/thanosql-tutorial/v1.5/tutorial/thanosql_ml/regression/automl_regression.ipynb |
오디오 파일을 받아쓰는 음성 인식 모델 만들기 |
https://raw.githubusercontent.com/smartmind-team/thanosql-tutorial/v1.5/tutorial/thanosql_ml/audio_recognition/speech_recognition.ipynb |
오디오 파일을 받아쓰는 음성 인식 모델 사용하기 |
https://raw.githubusercontent.com/smartmind-team/thanosql-tutorial/v1.5/tutorial/thanosql_ml/audio_recognition/speech_recognition2.ipynb |
시각 질의 응답 모델 사용하기 |
https://raw.githubusercontent.com/smartmind-team/thanosql-tutorial/v1.5/tutorial/thanosql_ml/question_answering/visual_question_answering.ipynb |
시계열 예측 모델 만들기 |
https://raw.githubusercontent.com/smartmind-team/thanosql-tutorial/v1.5/tutorial/thanosql_ml/timeseries/timeseries_forecasting.ipynb |
사용자의 모델을 ThanoSQL에서 사용하기 |
https://raw.githubusercontent.com/smartmind-team/thanosql-tutorial/v1.5/tutorial/thanosql_ml/udm_tutorial.ipynb |
생성형 모델로 다양한 기능 수행하기 |
https://raw.githubusercontent.com/smartmind-team/thanosql-tutorial/v1.5/tutorial/thanosql_generate/generate_gpt.ipynb |