$ git clone https://github.com/Dayflt/Backend.git
- Download vox-cpk.pth.tar here and add it inside Backend\web\AI\ after changing its name with mraa.tar
- Go to Backend/ directory
cd Backend
- Make virtual environment
$ pip install virtualenv
$ virtualenv myenv # make virtual environment
- Activate virtual environment
$ .\myenv\Scripts\activate
- Go back to Backend directory and install requirements.txt
(myenv) $ cd ../../
(myenv) $ pip install -r requirements.txt
- If you want to deactivate
(myenv) $ deactivate
- Database setting
- Change Backend/web/config.py
2 PORT= '(Enter your PORT)'
3 USERNAME='(Enter your USERNAME)'
4 PASSWORD='(Enter your PASSWORD)'
- Create new database
(myenv) $ python run.py create_db
- Run Flask
(myenv) $ python run.py run
(myenv) $ python run.py create_db
(myenv) $ flask run
# open another terminal
(myenv) $ pytest
├── Backend/ - 백엔드 플라스크 디렉토리
├── test_endpoints.py - unit test 실행 파일
├── run.py - Flask 실행 위한 파일
├── views.py - SQLAlchamy의 기능을 정의한 파일
├── .flaskenv - Flask 실행을 위한 환경변수 설정 파일
├── dayfly-318913-a4b443321e00.json - Google Cloud Bucket에 접근하기 위한 권한 정보가 담긴 파일
├── requirements.txt - 모듈들을 정리한 파일
└── web/
├── AI/ - AI모델 알고리즘
├── data/result/ - 백엔드 동영상 임시 저장 디렉토리
├── __init__.py - 실행시키려는 flask app이 정의되어있는 파일 프로젝트를 실행시키면 app을 구동시킴
├── config.py - 필수 configuration 사항들이 정의된 파일
├── gcp.py - google cloud bucket을 이용해 파일 입출력 스트림을 다루기 위한 함수가 정의된 파일
├── models.py - video_table이라는 database class가 정의된 파일
├── prdedictmix.py - AI 모델을 적용해서 서비스의 핵심인 섞인 영상 생성을 하기 위한 파일
├── routes.py - API 명세서가 모두 정의된 파일
├── views.py - database ORM 정의 파일
└── static/
└── swagger.json -swagger 정의 파일