Muthaqin Dean
Membuat sistem klasifikasi objek wayang yaitu Bagong, Puntadewa, Werkudara menggunakan algoritma Convolutional Neural Network dengan Arsitektur MobileNet. Pada Portofolio ini membahas tentang langkah langkah mendeploy model terbaik yang telah dilatih menggunakan CNN arsitektur MobileNet pada platform Railway menggukan Python Flask.
Portofolio ini merupakan tugas akhir dari Project Capstone MSIB Batch 3.
Deployment
Untuk proses deployment, tahap yang dilakukan adalah sebagai berikut:
Website yang dibuat menggunakan HTML dan CSS
Gambar 1. Tampilan Website
Pada tahapan ini, dilakukan pembuatan API untuk dapat melakukan prediksi pada halaman website yang telah dibuat. Pembuatan API menggunakan Python Flask. Flask adalah framework aplikasi web WSGI yang ringan. Ini dirancang untuk memulai dengan cepat dan mudah, dengan kemampuan untuk meningkatkan ke aplikasi yang kompleks. Diklasifikasikan sebagai microframework, Flask ditulis dengan Python dan tidak memerlukan alat atau pustaka tertentu. Itu tidak memiliki lapisan abstraksi basis data, validasi formulir, atau komponen lain di mana perpustakaan pihak ketiga yang sudah ada sebelumnya menyediakan fungsi umum. Di tahapan ini juga model yang telah disimpan dalam format .h5 digunakan untuk proses klasifikasi.
Gambar 2. Pembuatan API
Railway adalah deployment platform dimana dapat menyediakan infrastruktur, mengembangkan dengan infrastruktur tersebut secara lokal, lalu menerapkannya ke cloud.
Untuk mendeploy proyek aplikasi berbasis website menggunakan Flask ke platform Railway, pertama proyek Website flask disimpan atau di-upload pada platform Github.com (https://github.com/qiqinn/wayang) kemdian menyambungkan repository github yang berisi file proyek dengan aplikasi yang telah dibuat pada platform railway. Link aplikasi website hasil deployment model pada platform railway https://wayang.up.railway.app/ .
Gambar 3. Uji Coba
Gambar 4. Uji Coba
Aplikasi yang telah berhasil di deploy kemudian diuji menggunakan sampel citra wayang yang tidak termasuk dalam dataset yang digunakan dalam pelatihan model.