학습된 머신러닝 모델을 웹으로 배포하는 방법에 대해 아시는분 계신가요?

Question

현재 머신러닝을 조금 배워서 실습을 해보고 있는 학생입니다.

attnGAN을 활용해서 프로젝트를 진행하고 있는데, 제가 궁금한것은 트레이닝을 마치면 이 모델을 웹으로 어떻게 배포하는지 입니다.

제가 이리저리 찾아봤는데, 제가 생각한걸 말씀드리겠습니다.

1. 파이썬 코드를 웹과 연동? 시키는(API화 하는? 맞는지 모르겠습니다 ㅠ) 라이브러리로 flask라는게 있던데, 이걸 사용해서 프로그램을 작성한다.

2. 그 뒤 깃이나 aws처럼 호스팅을 해주는 서버에 코드를 올린다.

3. 트레이닝은 사용자의 입력이 들어왔을때 하면 너무 오래걸리므로 미리 트레이닝을 해놓는다.

4. 트레이닝 데이터(모델)는 몽고DB나 sqlAlchemy 같은 데이터베이스들이 있던데 이런곳에다 저장되도록 해놓고(코드상으로) 입력이 들어오면 데이터베이스에 저장된 모델을 이용해서 출력을 생성해서 사용자에게 보여준다.

이런 프로그램 다운(그나마..ㅠㅠ) 프로그램을 처음 만들고 배포해보는지라 잘못된 부분이 있으면 지적해주시면 감사하겠습니다. 인터넷에 여기저기 찾아봤는데 제가 용어에 익숙하지 않아서 그런지 아무리 찾아봐도 전체 그림이 이해가 되지 않습니다. 도와주시면 감사하겠습니다.

(추가)

게시판에 올라와있는 '질문 잘하는방법' 을 읽고 추가로 말씀드리자면, 저는 'machine learning model serving' 이라던가 '머신러닝 모델 배포' 등으로 구글링을 했었습니다.

또한 찾아보니 amazon sagemaker라는 서비스도 있던데 해당 서비스가 구글 코랩처럼 단순히 작성된 소스코드만 실행할 수 있는 서비스인지, 호스팅에 배포까지 할 수 있는 서비스인지 찾아본곳마다 말이 달라서 정확하게 이해하지 못했습니다.

현재 저는 구글 코랩을 사용해서 AttnGAN이라는 딥러닝 모델을 가지고 프로젝트를 진행하고 있습니다. 조금이나마 아시는 분은 도움주시면 감사하겠습니다.

(수정)

제가 웹에 무지하다시피 하여 말이 안되는 부분이 있을 수 있는 점 양해 부탁드립니다.

블레이크 · Accepted Answer

플라스크는 파이썬 웹어플리케이션으로써 머신러닝과 관계없고, 비유하자면 장고나 스프링과 같은 종류라고 보심 됩니다.

머신러닝은 파이썬 라이브러리등을 이용해서 만들고, 학습한 결과는 피클이라는 파이썬 라이브러리를 이용해서 객체 파일로 저장합니다.

예측을 수행할 때는 저장된 객체를 다시 불러와 함수 태우듯 해서 나온 결과를 웹으로 보여 줍니다.

보통 주기적으로 학습 시키고 학습한 결과는 위에서 언급한 피클을 이용하여 객체 파일로 만들어 둡니다.

이상 대략적인 머신러닝 학습 배포과정인데 대충 설명 드렸으니 자세한건 찾아 보세요.

elrkejr · Answer

아 안그래도 피클에 대한걸 언뜻 봤었는데 그게 중요한 내용이었나 보네요. 정말 감사합니다! 자세히 찾아보겠습니다.

2개의 답변