모델 학습 코드

파일 설명

• train.py : 모델 학습 코드. 이 파일을 통해 학습한 pretrain.pth 파일을 전달할 예정. -> sh train.sh 명령으로 모델학습 가능.
• sample_index.css : 선행 오픈소스의 css
• public/sample_index.html : 선행 오픈소스의 html
• sample_main.py : 선행 오픈소스의 main 파일. 이거 실행하면 웹에서 이미지 업로드해서 pth 파일 불러온 후 예측 병변 클래스 출력. (flask기반)

가상환경

• conda 환경으로 requirement.txt 설치 권장.

피부 진단 FastAPI 서버

🖼️ 기능 요약

• /upload/: 이미지 파일을 POST로 업로드
• /files/{filename}: 업로드된 이미지 확인용 GET 요청

🚀 실행 방법 (로컬)

1. 저장소 클론

git clone https://github.com/2025-SSU-opensource-team2/skin-diagnosis-fastapi.git
cd skin-diagnosis-fastapi

2. 가상 환경 설정 (선택)

python -m venv venv
source venv/bin/activate      # macOS/Linux
venv\Scripts\activate       # Windows

3. 패키지 설치

pip install -r requirements.txt

4. 서버 실행

uvicorn main:app --reload

• 서버 주소: http://127.0.0.1:8000
• Swagger 문서: http://127.0.0.1:8000/docs