AI를 위한 모델 배포: 기계학습 5편

 

 

학습된 모델을 실제로 활용하기 위해 배포하는 과정은 중요한 단계입니다. 모델을 배포하여 다양한 응용 프로그램이나 서비스에서 활용할 수 있습니다. 대표적인 모델 배포 방법 중 하나는 웹 서버에 모델을 배포하는 것입니다.

 

 

웹 서버에 모델 배포

웹 서버에 모델을 배포하여 모델을 활용할 수 있도록 만들 수 있습니다. 다음은 간단한 예제 코드입니다:

import flask

app = flask.Flask(__name__)

# 모델 로드
model = load_model('model.h5')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    # 전달된 데이터 처리
    data = flask.request.json
    # 데이터 전처리
    processed_data = preprocess_data(data)
    # 모델 예측
    prediction = model.predict(processed_data)
    # 예측 결과 반환
    response = {'prediction': prediction}
    return flask.jsonify(response)

if __name__ == '__main__':
    app.run()

 

위 코드는 Flask를 사용하여 간단한 API 서버를 구성하는 예제입니다. 모델을 불러온 후, API 엔드포인트를 정의하여 클라이언트로부터 전달된 데이터를 처리하고 모델에 적용하여 예측 결과를 반환합니다.

 

이외에도 모델 배포를 위해 다른 방법과 플랫폼을 사용할 수 있습니다. 클라우드 기반의 서비스나 프레임워크를 활용하여 모델을 배포하고, API 형태로 제공하는 것이 일반적입니다. 이렇게 함으로써 다른 응용 프로그램이나 서비스에서 모델을 활용할 수 있게 됩니다.

 

모델 배포는 안정성, 보안, 확장성 등을 고려하여 신중하게 수행되어야 합니다. 적절한 인프라스트럭처를 구축하고, 모니터링 및 유지보수를 통해 모델이 원활하게 동작하도록 관리하는 것이 중요합니다.