How I deploy serverless containers for free

Summary

この動画は、インターネットからダウンロードした画像の背景を簡単に削除する方法について説明しています。作成者は、Pythonで作ったWebアプリを使って背景を除去し、Dockerを使って複数のコンピュータで使用し、クラウドに無料で展開する方法についても紹介しています。特に、AIモデルを用いた背景除去のPythonパッケージ「remove BG」を使用し、Flaskで簡単なHTTPルートを作成。Dockerを通じてコードを複数のマシンで実行し、Google Cloud Runで公開したプロセスも解説されています。

Takeaways

• 🌐 インターネットから画像をダウンロードするとき、背景が透明に見えるものが実際には白い背景になっていることがイライラする。
• 🛠️ 現在、remove BGやPhotoshopの新しいAIツールなど、背景を削除するツールが豊富に存在している。
• 🎥 動画クリエイターは、背景を除去した画像を多く使用し、効率的な方法で作業を進める必要がある。
• 💻 開発者にとって、Photoshopで画像をアップロード、背景を削除、再エクスポート、Premiereに戻すプロセスは極めて非効率的である。
• 🚀 自分自身のアプリを構築し、効率を向上させる唯一の選択肢は、アプリをゼロから開発することだった。
• 🗂️ Dockerを使用して、PythonのWebアプリである背景除去ツールをコンテナ化し、ローカルでもクラウドにでも簡単に実行できる。
• 🐍 Pythonを選択した理由は、remove BGというPythonパッケージがあるからで、これはUEトモデルを基に背景を自動除去する。
• 🔗 Flaskを使用して、ドラッグ＆ドロップで画像をアップロードし、背景を除去するシンプルなHTTPルートを作成。
• 📄 Dockerファイルを作成し、Pythonのベースイメージを使用して、依存関係をインストールし、コードをコピーして、ポートを公開し、アプリを実行する。
• 🏢 Google Cloud Runを使用して無料でクラウドにデプロイし、世界中の誰でもこのアプリを使用できるようにする。
• 🔄 Docker化することで、コードが移植可能で、異なるマシンで使用したり、他のクラウドサービスに簡単にデプロイしたりできる。

Q & A

どのような問題を解決するために動画の作成者が背景除去アプリを開発しましたか？

動画の作成者は、インターネットから画像をダウンロードする際に背景が透明に見えるものが実際にはそうではないことが非常に面倒であるため、背景を自動的に除去するアプリを開発しました。

remove BGやPhotoshopのAIツールなどの既存のツールと比べて、作成者のアプリの利点は何ですか？

既存のツールは効率が悪く、画像をアップロード、背景を除去し、再エクスポートし、Adobe Premiereに戻す必要があります。作成者のアプリは、Pythonのremove BGパッケージを使用し、AIを利用して背景を除去することで、これらの手間を省くことができます。

Dockerを使用してアプリをコンテナ化することの利点は何ですか？

Dockerを使用することで、アプリを複数のコンピューターで使用し、クラウドにデプロイすることができます。これにより、アプリをローカルで実行する場合や、携帯電話などからアクセスする場合も簡単に使用できます。また、Dockerを使用することで、Pythonの依存関係やAIモデルのウェイトをダウンロードするために必要な時間を節約できます。

動画の作成者はなぜPythonを選んでアプリを開発しましたか？

Pythonを使用することで、remove BGというPythonパッケージを使用して背景を除去することができます。また、Flaskを使用してシンプルなHTTPルートを作成し、画像をドラッグ＆ドロップして処理できるようにしました。

アプリのWebサイトはどのように動作しますか？

アプリのWebサイトは、index.htmlファイルでレンダリングされ、JavaScriptとCSSを使用してシンプルなHTMLフォームを作成しています。フォームにはファイルの入力があり、フォームが送信されるとPOSTリクエストがルートURLに送信され、背景除去関数が呼び出されます。

Dockerイメージを作成するために必要な手順は何ですか？

Dockerイメージを作成するためには、Dockerファイルを作成し、Pythonのベースイメージを使用して作業ディレクトリを設定し、依存関係をインストールし、コードをコピー、ポートを公開し、アプリを実行する必要があります。また、AIモデルのウェイトをDockerイメージにコピーして、非同期ダウンロードによる遅延を避けることも重要です。

Google Cloud Runを使用してアプリをデプロイするにはどうすればいいですか？

Google Cloud Runでアプリをデプロイするには、まずイメージをGoogleのアーティファクトレジストリにアップロードし、新しいサービスを作成し、コンテナイメージを選択します。次に、パブリックウェブサービスとして設定し、CPU割り当てやコンテナのメモリを調整します。最後に、Auto scalingの設定を調整してデプロイします。

Dockerを使用してアプリをクラウドにデプロイする際のメリットは何ですか？

Dockerを使用することで、アプリのコードがポータブルになり、異なるクラウドサービスに簡単にデプロイできます。また、サーバーレスデプロイを使用することで、使用していないときはコストをかけらずに、リクエストが来た際にスケールすることができます。

動画の作成者がアプリをローカルで使用する際にDockerの利点をどのように説明しましたか？

Dockerを使用することで、アプリをローカルで実行する際にターミナルからPythonコマンドを実行するだけで済みます。これにより、依存関係のインストールやアプリのバックグラウンド実行などの手間が省け、効率的になります。

動画の作成者がGoogle Cloud Runでアプリをデプロイする際に設定したCPU割り当てとメモリの量はどれくらいですか？

動画の作成者は、Google Cloud Runでアプリをデプロイする際に、CPU割り当てを常に確保してcold startを避けることが望ましいと述べています。また、AIモデルがメモリを多く使用するため、コンテナのメモリを2GBに設定しました。

動画の作成者がアプリを公開するためにGoogle Cloud Runで設定した最大インスタンス数は何ですか？

動画の作成者は、Google Cloud Runでアプリをデプロイする際に、最大インスタンス数を3に設定しました。これは、アプリがウイルス的に拡散する必要がないと判断したためです。