ks2515/kmca repository overview

⁠korean-malicious-comments-api (kmca)

FastAPI 기반 한국어 악플 탐지기

⁠사용방법

⁠1. 도커

docker run -d -p 80:80 ks2515/kmca

도커를 통해 간편하게 서버를 시작할 수 있습니다.

tiangolo/uvicorn-gunicorn⁠ 이미지를 베이스로 하므로 해당 이미지에서 사용가능한 환경변수를 모두 사용할 수 있습니다. 예) HOST, PORT, MAX_WORKERS 등

자세한 내용은 해당 문서를 참고하시길 바랍니다.

⁠2. heroku

위의 버튼을 누르는 것으로 heroku를 통해서 실행할 수 있습니다.

⁠3. 로컬

uvicorn main:app

터미널에서 위 명령어를 사용하여 uvicorn을 사용하여 로컬에서 서버를 실행할 수 있습니다.

자세한 사항은 FastAPI 공식문서⁠의 해당 내용과 uvicorn 공식문서⁠를 참고하시길 바랍니다.

⁠API

Wiki⁠를 참고하시기 바랍니다.

⁠사용 모델

monologg/KoCharELECTRA⁠를 사용하여 전이학습한 모델을 사용합니다.

모델 훈련 과정은 Team-M1/badwords-classifier-train⁠ 이 저장소에서,

사용한 데이터는 Team-M1/community-comments-csv-data⁠ 여기서 확인하실 수 있습니다.

⁠참고

https://fastapi.tiangolo.com/⁠

https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-docker⁠

⁠참고한 기존의 서비스

https://github.com/hjh010501/appropriate-filetering⁠

https://github.com/strutive07/SoongsilBERT-base-beep-deploy⁠

kmca와 참고한 기존의 서비스들의 응답 속도 테스트 결과 그래프입니다.

locust⁠로 테스트하였으며,

테스트 방법은 간단하게 사용자 5명이 1~3초 간격으로 POST요청을 보내는 것으로 했습니다.

응답실패란 보낸 요청에 대해 돌아온 응답의 status code가 400이상인 경우를 의미합니다.