FastMCP_RecSys
MCP를 활용한 CLIP 기반 패션 추천 시스템입니다.
모형
사용자가 의류 이미지를 업로드 → YOLO가 의류 감지 → CLIP 인코딩 → 유사한 의류 추천
폴더 구조
지엑스피1
빠른 시작 가이드
1단계: GitHub 프로젝트 복제
2단계: Python 환경 설정
python -m venv venv
source venv/bin/activate # On macOS or Linux
venv\Scripts\activate # On Windows
3단계: 종속성 설치
pip install -r requirements.txt
4단계: FastAPI 서버(백엔드) 시작
uvicorn backend.app.server:app --reload
서버가 실행되고 데이터베이스가 연결되면 콘솔에 다음 메시지가 표시됩니다.
Database connected
INFO: Application startup complete.
5단계: 종속성 설치
데이터베이스 연결됨 INFO: 애플리케이션 시작이 완료되었습니다.
npm install
6단계: 개발 서버(프런트엔드) 시작
npm start
실행되면 서버는 확인을 기록하고 브라우저에서 앱을 엽니다: http://localhost:3000/
📌 UI용 샘플 컴포넌트
이미지 업로드
제출 버튼
의류 태그 + 추천 표시
지금까지 완료된 작업:
FastAPI 서버가 가동 중입니다(4월 24일)
데이터베이스 연결이 설정되었습니다(4월 24일)
백엔드 아키텍처가 기능적입니다(4월 24일)
사진 업로드를 위한 기본 프런트엔드 UI (4월 25일)
다음 단계:
샘플 의류 이미지에서 CLIP의 태그 정확도 평가
더 나은 추천을 위해 태그 시스템을 미세 조정하세요
실시간 사용자 데이터로 백엔드 통합 테스트
모델 성능에 대한 모니터링 설정
프런트엔드 데모