초보자도 5분만에 가능한 간단한 AI 배포법

AI 모델링을 마친 후 가장 큰 고민 중 하나는 어떻게 이 모델을 실제 서비스처럼 배포하느냐인데요. 물론, AI 모델 배포에는 일반적으로 몇 가지 복잡한 단계가 필요하지만 초보자도 쉽게 따라 할 수 있는 방법이 있습니다.

이 글에서는 간단한 AI 배포법에 대해 알아보겠습니다. 제시된 방법을 따르면 특별한 기술적 배경이 없어도 누구나 5분 만에 AI 서비스를 배포할 수 있습니다.

1. Colaboratory에서 모델 준비하기

Google Colaboratory는 무료로 사용할 수 있는 클라우드 기반의 Python 주피터 노트북 환경입니다. 여기서는 Colab에서 모델을 준비하는 법에 대해 알아보겠습니다.

1. Colab에 접속: 먼저 Google Colab에 접속하세요. 구글 계정만 있으면 누구나 이용할 수 있습니다.
2. Python 코드 작성: Colab 노트북에 Python 코드를 작성하거나 업로드합니다. 예를 들어 간단한 머신러닝 모델을 정의하고 학습시키는 코드를 작성할 수 있습니다.
3. 모델 저장: 모델을 학습한 후 관련 파일을 저장합니다. 예를 들어 TensorFlow를 사용했다면 .h5 파일로 저장할 수 있습니다.

2. Flask 앱 작성하기

Flask는 Python으로 작성된 웹 프레임워크로, 작은 규모의 웹 애플리케이션을 빠르게 만들 수 있습니다.

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/', methods=['GET'])
def hello_world():
    return "AI 모델이 준비되었습니다!"

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

위 코드처럼 간단한 Flask 앱을 작성해 보세요. 기본적으로 '홈페이지'에서 "AI 모델이 준비되었습니다!" 라는 문구를 보여주는 앱입니다.

3. Localtunnel로 배포하기

Localtunnel은 로컬에서 실행되는 웹 서버를 전 세계에서 접근할 수 있는 주소로 만들어 주는 서비스입니다.

1. Localtunnel 설치: npm install -g localtunnel을 명령어 창에 입력하여 설치합니다. npm이 설치되어 있지 않다면, Node.js와 함께 설치할 수 있습니다.
2. 배포하기: lt --port 5000을 입력하세요. 이 명령은 localhost의 5000번 포트에서 실행 중인 Flask 앱을 외부에서도 접근할 수 있는 URL로 만들어줍니다.

이 과정을 거치면 해당 URL을 통해 어느 곳에서나 방금 만든 Flask 웹 애플리케이션에 접근할 수 있습니다! 이로써 초보자도 AI 모델을 간단히 배포할 수 있습니다. 이제 여러분의 AI 서비스를 직접 체험하고 친구들에게 자랑해보세요!

마무리

위에서 소개한 방법으로 여러분은 몇 가지 간단한 코딩과 툴만으로 AI 모델을 손쉽게 배포할 수 있습니다. 이 과정을 통해 AI 모델 개발 후 실서비스로 연결되는 흐름을 쉽게 경험할 수 있을 것입니다. 앞으로 더 복잡한 모델을 개발하고 배포하면서 점점 그 과정을 발전시켜 나가길 바랍니다.

이 방법을 지금 활용해 보세요! 단 5분 안에 나만의 AI 서비스가 세상과 연결됩니다.

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