머신러닝 모델 배포해보기 part1

지금껏 데이터 사이언스를 공부해오면서 데이터 탐색, 데이터 전처리, 그리고 데이터 모델링에만 집중해왔다. 하지만 최근 들어 내가 만든 모델을 사용자가 사용하게 하기 위해선 어떻게 해야 하는지 궁금했었다. 모델 배포를 통해 이를 가능하게 할 수 있다. 3개의 글을 통해 모델 배포하는 과정을 실습해보고자 한다.

모델 배포에는 여러가지 방법이 있으며, 그 중에 한 가지 방법을 소개해보려고 한다. 여기서는 Flask -> Docker -> Ainize 프로세스를 통해 모델 배포를 진행할 것이다. 우선 파이썬의 Flask모듈을 활용해 서버에 올릴 수 있는 형태로 코드 정리를 진행할 것이다. 그 후 Docker를 활용해 Dockerfile 생성 및 Docker 이미지를 만들 것이고, 마지막으로 Ainize를 활용해 REST API를 구축할 것이다.

모델 배포를 하기 위해선 서버에 모델이 올라갈 수 있는 형태로 코드를 정리해줘야 한다. Flask 공식 홈페이지에 있는 예시를