[ML Project]Bone Age Assessment(2)

이 글은 헬스케어 분야에 딥러닝을 적용한 Bone Age Assessment 프로젝트의 두 번째 이야기입니다. 이전 포스트에서 PyTorch를 활용한 모델 구축 방법을 다룬 데 이어, 이번에는 구축된 모델을 서빙하는 Flask 서버와 이미지 업로드를 통해 골 연령 판독을 요청하는 React 클라이언트를 구현하는 과정을 상세히 설명합니다.

특히, 복잡한 데이터베이스 없이 요청된 이미지를 모델에 통과시켜 결과를 반환하는 Flask 서버 구축 방법과 CORS 설정, 그리고 Heroku와 Netlify를 이용한 서비스 배포 과정을 다룹니다. 이를 통해 딥러닝 모델을 실제 서비스로 구현하는 전반적인 과정을 보여줍니다.