- 유저 인증: 유저마다 고유한 로그를 저장 및 제공하려면 유저를 식별할 수 있어야 합니다. GCP에서는 Firebase Authentication을 사용하여 이를 구현할 수 있습니다.
- 데이터베이스 사용: 각 유저의 로그 및 예측 결과를 저장할 데이터베이스가 필요합니다. GCP에서는 Firestore 또는 Cloud SQL을 고려할 수 있습니다.
- 웹페이지 구현:
- 이미지 업로드 페이지: 유저가 이미지를 업로드 할 수 있습니다.
- 결과 및 로그 페이지: 유저의 예측 결과와 과거 로그를 확인할 수 있습니다.
- 백엔드 구현:
- 이미지 업로드 처리: 유저가 업로드한 이미지를 받아 GCP 버킷에 저장합니다.
- 모델 예측: 저장된 이미지 경로를 사용해 Vertex AI 모델 엔드포인트를 호출하여 예측을 수행합니다.
- 로그 저장: 예측 결과를 데이터베이스에 유저와 연결하여 저장합니다.