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기능 #888

진행중

검토 #881: #868 고도화: 쇼케이스 사진 기반 케이크 슬롯 판정용 이미지 비교 Lambda 검토

[#881-4] 로컬 학습 및 모델 AB 평가 파이프라인 구축

기능 #888: [#881-4] 로컬 학습 및 모델 AB 평가 파이프라인 구축

시진 노이(가) 약 13시간 전에 추가함. 약 13시간 전에 수정됨.

상태:
진행
우선순위:
보통
담당자:
시진 노
시작일:
2026/07/05
완료일:
진척도:

0%

추정시간:

설명

목표

  • MacBook Pro 로컬 환경에서 라벨 crop 기반 모델 학습/AB 평가를 수행한다.

체크 항목

  • baseline CV 모델 유지
  • lightweight embedding/classifier 후보 추가
  • train/validation split
  • Recall@1/3/5 평가
  • 오답 crop review table
  • 모델별 AB JSON 저장

완료 조건

  • 제품명 기준 정확도와 실패 케이스가 모델별로 비교된다.

시진 노이(가) 약 13시간 전에 변경 Actions
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 #1

  • 상태을(를) 신규에서 진행(으)로 변경되었습니다.

로컬 학습 파이프라인의 첫 baseline으로 Lambda-light feature prototype 모델을 추가했습니다. sklearn/joblib 없이 Pillow+JSON feature centroid 방식으로 저장되며, confirmed 라벨이 쌓이면 노트북에서 leave-one-out 평가와 model_latest.json export가 가능합니다.

시진 노이(가) 약 13시간 전에 변경 Actions
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 #2

정정/제약 메모

  • 현재 첫 baseline은 Pillow/numpy feature + JSON centroid 방식입니다.
  • sklearn/joblib은 필요 없지만, Lambda 추론 후보로 올릴 때는 numpy/Pillow 패키지 크기와 cold start를 #885/#889에서 별도 측정해야 합니다.
  • 필요하면 같은 feature 추출을 pure Python으로 포팅해 numpy 의존성을 제거하는 방향도 검토합니다.
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