라즈베리파이에서 S3 접속하여 이미지 저장하기
Jupyter Notebook에서 AWS CLI를 설치하려면, Jupyter Notebook의 셀에서 터미널 커맨드를 실행할 수 있다. 아래의 명령어를 통해 AWS CLI를 설치할 수 있다.
1.
Python의 pip를 사용하여 AWS CLI를 설치:
pip install awscli
Python
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위 명령어를 Jupyter Notebook의 셀에서 실행하면 AWS CLI가 설치된다.
2.
OpenSSL 라이브러리도 설치해준다.
pip install --upgrade pyOpenSSL
Bash
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3.
설치가 완료된 후에는 다음 명령어를 사용하여 AWS CLI의 버전을 확인할 수 있다.
aws --version
Python
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4.
자격 증명
또한, Jupyter Notebook에서 AWS CLI를 사용하여 AWS 서비스에 액세스하려면 AWS 자격 증명을 설정해야 한다. 이는 aws configure 명령을 사용하여 수행할 수 있다.
AWS 자격 증명은 Jupyter Notebook에서 실행하는 대신 커맨드 라인에서 실행해야한다.
아래의 명령어를 통해 AWS 자격 증명을 설정할 수 있다.
$ aws configure
AWS Access Key ID [None]: YOUR_ACCESS_KEY
AWS Secret Access Key [None]: YOUR_SECRET_KEY
Default region name [None]: YOUR_REGION
Default output format [None]: json
Bash
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내 액세스
액세스 키 : AKIAQTQ~~~~
비밀 액세스 키: 3/kFamc~~~~
리전 : us-east-1
(아웃풋 포맷은 그대로 json)
5.
이미지 업로드: aws s3 cp 명령어를 사용하여 이미지를 S3 버킷에 업로드한다.
source_file는 업로드하려는 이미지 파일의 경로를,
s3://bucket_name/object_key는 업로드될 S3 버킷의 이름과 파일의 이름을 나타낸다.
aws s3 cp source destination
Bash
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실제 사용 예시
aws s3 cp /home/kyjub/Reverse-Distillation/mvtec/bottle/test/broken_large/000.png s3://sagemaker-us-east-1-041883464314/fromRPi/
Bash
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이미지를 업로드하면 아래와 같이 S3에 이미지가 저장이 된다.
위의 과정을 통해 다른 PC에서 AWS S3 버킷에 이미지를 저장할 수 있다.
또한 EC2가 실행되는 것을 확인할 수 있다.
