# 프로젝트 시작 전 준비 사항 체크리스트

## 1. 계정 및 크레딧

### Google Cloud Platform (필수)
```
□ Google 계정 생성
□ GCP Console 접속: https://console.cloud.google.com
□ 결제 계정 생성 (신용카드 등록)
□ 신규 사용자 $300 크레딧 확인
□ 프로젝트 생성 (예: "poster-decomposer")
```

**예상 비용**:
- 개발/테스트 단계: 월 $5-10
- 프로덕션 (월 1,000회): 월 $9-15
- 무료 크레딧으로 2-3개월 테스트 가능

### Hugging Face (선택)
```
□ 무료 계정 생성: https://huggingface.co/join
□ API 토큰 발급: Settings → Access Tokens
   - 권한: Read (모델 다운로드용)
```

**비용**: $0 (무료 계정으로 충분)

## 2. 로컬 개발 환경

### 필수 소프트웨어
```
□ Python 3.11+ 설치
   - 확인: python --version

□ Docker 설치
   - 확인: docker --version
   - Docker Desktop 권장

□ gcloud CLI 설치
   - 확인: gcloud --version
   - 설치: https://cloud.google.com/sdk/docs/install

□ Git 설치
   - 확인: git --version
```

### Python 패키지
```bash
# 가상환경 생성
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# 기본 패키지 설치
pip install google-cloud-aiplatform
pip install fastapi uvicorn
pip install redis python-dotenv
pip install Pillow requests
```

## 3. GCP 초기 설정

### API 활성화
```bash
# gcloud 로그인
gcloud auth login

# 프로젝트 설정
gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID

# 필수 API 활성화
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com
gcloud services enable storage.googleapis.com
gcloud services enable containerregistry.googleapis.com
```

### 서비스 계정 생성
```bash
# 서비스 계정 생성
gcloud iam service-accounts create vertex-ai-worker \
    --display-name="Vertex AI Worker"

# 권한 부여
gcloud projects add-iam-policy-binding YOUR_PROJECT_ID \
    --member="serviceAccount:vertex-ai-worker@YOUR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
    --role="roles/aiplatform.user"

# JSON 키 다운로드
gcloud iam service-accounts keys create vertex-ai-key.json \
    --iam-account=vertex-ai-worker@YOUR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
```

### 결제 알림 설정 (중요!)
```
GCP Console → Billing → Budgets & alerts

□ 월 예산: $50 설정
□ 50% 도달 시 이메일 알림
□ 80% 도달 시 이메일 알림
□ 100% 도달 시 Slack/SMS 알림 (선택)
```

## 4. 테스트 이미지 준비

```
□ 포스터 샘플 이미지 준비 (JPG/PNG)
   - 권장 크기: 1024x1024 이하
   - 파일 크기: 10MB 이하
```

## 5. 선택 사항 (프로덕션)

### Redis (로컬 개발)
```bash
# Docker로 Redis 실행
docker run -d --name redis -p 6379:6379 redis:7-alpine
```

### Nginx + SSL (프로덕션)
```
□ 도메인 구매 (선택)
□ Let's Encrypt SSL 인증서
□ Nginx 설정
```

## 예상 일정

### Phase 1: 환경 설정 (1일)
- GCP 계정 생성 및 설정
- gcloud CLI 설치
- API 활성화

### Phase 2: Vertex AI 배포 (1-2일)
- Docker 이미지 빌드
- Vertex AI 엔드포인트 배포
- 첫 API 호출 테스트

### Phase 3: 백엔드 통합 (2-3일)
- FastAPI 서버 구축
- Worker 구현
- Redis 통합

### Phase 4: 최적화 (1-2일)
- 캐싱 구현
- 비용 모니터링
- 성능 튜닝

**총 예상 기간**: 5-8일 (파트타임 기준)

## 비용 예측

### 개발 단계 (2주)
```
Vertex AI GPU 사용:
- 테스트 100회 × $0.004 = $0.40
- 개발 중 Cold Start 포함 = $2-3
- Storage = $0.30
총: ~$5 이내
```

### 프로덕션 (월 1,000회 기준)
```
최적화 전:
- Vertex AI: $3.75
- 네트워크: $0.20
- Storage: $0.30
총: ~$4.25/월

최적화 후 (캐싱 + Spot):
- Vertex AI: $0.90
- 네트워크: $0.20
- Storage: $0.30
총: ~$1.40/월
```

## 빠른 시작 가이드

### 최소 구성으로 시작하기 (권장)

**1단계: GCP만 준비**
```bash
# GCP 계정 생성 + $300 크레딧
# gcloud CLI 설치
# Vertex AI API 활성화
```

**2단계: 간단한 테스트**
```python
# test_vertex_ai.py
from google.cloud import aiplatform

aiplatform.init(project="YOUR_PROJECT", location="us-central1")

# 엔드포인트 배포 (v4 참고)
# 첫 API 호출 테스트
```

**3단계: 점진적 확장**
```
테스트 성공 → FastAPI 추가 → Redis 추가 → 최적화
```

## 체크포인트

### ✅ 시작 가능 조건
```
□ GCP 계정 + 결제 수단 등록됨
□ gcloud CLI 설치 완료
□ Python 3.11+ 환경 준비됨
□ 테스트 이미지 1개 이상 준비됨
```

### ⚠️ 주의사항
```
□ 결제 알림 반드시 설정 (예산 초과 방지)
□ 서비스 계정 키 파일 절대 Git에 커밋 금지
□ 테스트 후 리소스 정리 (비용 절감)
```

## 다음 단계

체크리스트를 완료했다면:
→ [v4: Vertex AI 배포 실전](./update-qwen-image-layered-project-v4.md) 참고

질문이 있다면:
→ GitHub Issues 또는 이메일로 문의

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**업데이트**: 2025-12-23