모델 훈련: 먼저 각 기능(피부병명, 심각도, 전염성)에 대한 모델을 개별적으로 훈련합니다. 이를 위해 TensorFlow, PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크를 사용할 수 있습니다.

모델 저장: 훈련된 모델을 저장하십시오. TensorFlow의 경우 SavedModel 형식으로 저장할 수 있습니다.

Google Cloud AI Platform에 모델 배포:

• GCP 콘솔에 로그인하여 AI Platform 서비스로 이동합니다.
• 새로운 모델을 생성하고, 해당 모델 아래에 버전을 생성하여 저장된 모델을 업로드합니다.
• 이 과정을 피부병명, 심각도, 전염성에 대한 각 모델에 대해 반복합니다.

Endpoint 생성: AI Platform에 모델을 배포하면 해당 모델에 대한 RESTful 엔드포인트가 자동으로 생성됩니다.

엔드포인트 호출: 사용자가 사진을 제출하면, 애플리케이션은 구글 클라우드의 AI Platform 엔드포인트를 순차적으로 호출하여 각 모델의 예측 결과를 얻습니다.

결과 반환: 세 개의 모델에서 얻은 예측 결과를 사용자에게 반환합니다.

선택적으로 Cloud Functions 사용: 더 나은 사용자 경험을 제공하려면 Google Cloud Functions를 사용하여 사용자의 요청을 처리하고 순차적으로 세 개의 모델을 호출하는 중간 레이어를 구현할 수 있습니다. 이렇게 하면 애플리케이션 로직이 간소화되고 클라이언트에서 단 하나의 요청만 수행하면 되므로 효율적입니다.