5분 만에 AI 모델 배포하기: 초간단 가이드
5분 만에 AI 모델 배포하기: 초간단 가이드
안녕하세요, AI와 좀 친해지고 싶은데 어디서부터 손을 대야 할지 모르겠다면 잘 오셨습니다! 오늘은 5분 만에 AI 모델을 배포할 수 있는 초간단 방법을 알려드릴게요. 생각보다 쉬운데, 복잡한 설정이나 긴 코드 없이도 가능합니다. '하이퍼 렌더'나 '펌’ 같은 초특급 스킬 없이도 말이죠.
도구 선택하기
가장 먼저 해야 할 일은 적절한 도구를 고르는 겁니다. 구글 스마트폰 카메라를 사용하듯, AI를 배포할 땐 간단한 CLI(Command Line Interface)를 사용해 보세요. 여기서는 FastAPI와 Heroku라는 두 도구를 사용할 겁니다.
- FastAPI: FastAPI는 스피드가 장난 아닌 웹 프레임워크입니다. 특히 AI 모델의 추론(Inference) API를 만드는 데 탁월합니다.
- Heroku: Heroku는 아시죠? 개발자들이 간편하게 사용 가능한 클라우드 호스팅 서비스입니다. 그냥 클릭 몇 번으로 마법처럼 서버가 뚝딱 생성됩니다.
AI 모델 준비하기
배포하려는 AI 모델이 이미 준비돼 있어야겠죠? 만약 기본적인 이미지 분류 모델이라면 TensorFlow나 PyTorch 같은 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 고양이와 개를 구분하는 모델 하나 만들어둬 보세요.
# 예제 코드
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10)
])
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
# 모델 저장
model.save('my_model.h5')
FastAPI로 API 서버 만들기
이제 FastAPI로 짧은 서버 코드를 작성해봅시다. 이렇게 몇 줄이면 우리의 모델을 서비스로 공개할 수 있습니다.
from fastapi import FastAPI
import tensorflow as tf
app = FastAPI()
model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
@app.get("/predict")
async def predict(image):
prediction = model.predict(image) # 여기에 이미지 전처리 코드가 들어가야 합니다!
return {"result": prediction.tolist()}
Heroku에 배포하기
이 모든 코드가 준비되었다면 다음으로 할 일은 Heroku에 배포하는 것인데요, 다음과 같이 간단합니다:
- Heroku CLI 설치: Heroku 홈페이지에서 CLI를 다운로드합니다.
- 로그인: 터미널에서
heroku login으로 로그인합니다. - 앱 생성:
heroku create명령어로 새로운 앱을 만듭니다. - 배포:
git push heroku master명령어로 코드를 푸시하면 끝!
마무리
어때요, 생각보다 빠르죠? 이제 막 시작하는 초심자도 이 방법을 따라 하면 AI 배포를 쉽고 빠르게 끝낼 수 있습니다. 어느 새 그럴듯한 AI 서비스를 만드셨네요. 이제 다른 프로그래머들에게 자랑할 수 있을 것 같습니다.
그러니 이 가이드를 기반으로 개인 프로젝트나 학교 과제를 만들어보세요. AI 세계가 여러분을 기다리고 있으니까요!
태그: ['AI배포', 'FastAPI', 'Heroku']