Keras는 딥 러닝 모델을 쉽고 빠르게 개발할 수 있는 인기있는 프레임워크입니다. 그러나 모델을 개발한 후에는 어떻게 이를 실제 환경에 배포해야 할까요? 이 블로그 포스트에서는 Keras 모델을 배포하기 위한 몇 가지 전략에 대해 알아보겠습니다.

1. 모델 저장 및 로드

Keras 모델을 배포하기 위해 가장 간단한 방법은 모델을 디스크에 저장하고 필요할 때 로드하는 것입니다. 이를 위해 Keras는 model.save()와 load_model() 함수를 제공합니다. 모델을 저장할 때는 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다:

from tensorflow import keras

model = keras.models.Sequential()
# 모델 구성

model.save('my_model.h5')

모델은 HDF5 포맷으로 저장되며 .h5 확장자를 가지는 파일로 저장됩니다. 이 저장된 모델은 나중에 다음과 같이 로드할 수 있습니다:

from tensorflow import keras

loaded_model = keras.models.load_model('my_model.h5')

이 방법은 모델을 간단하게 저장하고 로드하는 데 유용하지만, 다른 환경에서 모델을 사용하려는 경우에는 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 다른 배포 전략을 고려해야 할 수도 있습니다.

2. 모델을 TensorFlow 그래프로 변환하기

Keras 모델은 TensorFlow 그래프로 변환될 수 있습니다. 이를 통해 TensorFlow 서빙과 같은 프레임워크에서 모델을 더 효과적으로 배포할 수 있습니다. TensorFlow 그래프로 변환하는 방법은 다음과 같습니다:

from tensorflow import keras
import tensorflow as tf

model = keras.models.Sequential()
# 모델 구성

# 모델을 TensorFlow 그래프로 변환
tf_model = tf.function(lambda x: model(x))
concrete_func = tf_model.get_concrete_function(tf.TensorSpec(model.inputs[0].shape, model.inputs[0].dtype))

# 그래프를 저장
tf.saved_model.save(tf_model, 'my_tf_model')

이렇게 변환된 TensorFlow 그래프는 saved_model 폴더에 저장됩니다. 이를 다른 환경에서 사용하기 위해 로드하는 방법은 다음과 같습니다:

import tensorflow as tf

loaded_model = tf.saved_model.load('my_tf_model')
infer = loaded_model.signatures['serving_default']

이제 infer 함수를 사용하여 모델을 추론할 수 있습니다. 이 방법은 TensorFlow 서빙과 같은 배포 플랫폼에서 모델을 사용하기에 더 적합합니다.

3. ONNX로 모델 변환하기

ONNX는 딥 러닝 모델을 다른 프레임워크 간에 쉽게 이식할 수 있게 해주는 개방형 표준입니다. Keras 모델을 ONNX 형식으로 변환하는 것은 다음과 같이 할 수 있습니다:

from tensorflow import keras
import tf2onnx

model = keras.models.Sequential()
# 모델 구성

# ONNX 형식으로 모델 변환
onnx_model = tf2onnx.convert.from_keras(model)

# ONNX 모델을 파일로 저장
with open('my_model.onnx', 'wb') as f:
    f.write(onnx_model.SerializeToString())

이제 my_model.onnx 파일에 ONNX 형식으로 변환된 모델이 저장됩니다. 이를 다른 프레임워크에서 로드하고 실행할 수 있습니다.

결론

Keras 모델을 배포하는 방법은 다양하며, 여기서는 일부 전략만을 살펴보았습니다. 모델을 저장하고 로드하는 것만으로 충분한 경우도 있지만, 더 복잡한 배포 시나리오를 다루어야 하는 경우 TensorFlow 그래프로 변환하거나 ONNX로 모델을 변환하는 것이 유용할 수 있습니다. 직접적인 성능 향상이나 특정 환경에서의 최적화를 위해서는 추가적인 작업이 필요할 수 있습니다.