소개

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AI(인공 지능)를 사용하여 웹 애플리케이션을 만들면 수많은 코드를 포함하거나 처음부터 서비스를 만들 필요가 없습니다. 사용자의 텍스트를 번역할 수 있는 웹 사이트를 만들려 한다고 가정해 보겠습니다.

프런트 엔드에서는 수많은 후프를 통해 이동하지 않고도 서비스를 통합할 수 있는 방법이 필요합니다. Flask와 같은 프레임워크가 가장 적합한 선택입니다. 작성자는 Flask를 “마이크로 프레임워크”로 설명합니다. 즉, 라우팅 및 템플릿과 같이 필요한 핵심 서비스를 제공하지만 그 외에는 애플리케이션에 필요한 모든 백 엔드 서비스를 사용할 수 있다는 의미입니다. 또한 간단해서 빠르게 설정하고 배포할 수 있습니다. 데이터베이스나 다른 고급 도구가 필요하지 않습니다. UI를 만들고 백 엔드 서비스를 호출할 수 있는 프레임워크만 있으면 됩니다.

백 엔드에서는 기계 학습 모델을 직접 만들기보다는 AI 서비스 컬렉션(Azure Cognitive Service)을 사용할 수 있습니다. 이러한 서비스는 SDK 또는 HTTP 호출을 통해 액세스할 수 있습니다. Translator 서비스를 사용하여 텍스트 번역의 주요 목표를 달성할 수 있습니다.

이 모듈에서는 Flask 및 Translator 서비스를 살펴보겠습니다. 텍스트를 다양한 언어로 번역하는 웹 애플리케이션을 만드는 방법을 알아봅니다.

학습 목표

이 모듈에서는 Flask 및 Azure AI 서비스를 사용하여 텍스트를 번역하는 웹 사이트를 빌드합니다.

  • Flask 개발 환경을 설정하는 방법을 알아보기
  • Flask를 사용하여 양식을 작성하는 방법 알아보기
  • Translator 서비스를 사용하여 텍스트를 번역하는 방법 알아보기

사전 요구 사항