소개

Keras는 Python에서 딥러닝 모델을 쉽게 구축하고 훈련할 수 있는 인기있는 딥러닝 프레임워크입니다. Keras를 사용하면 간편한 인터페이스를 통해 다양한 종류의 딥러닝 모델을 만들 수 있습니다. 그러나 Keras는 기본적으로 Python 스크립트에서 실행되는 라이브러리로 작동합니다. 그렇기 때문에 웹 애플리케이션에 통합하려는 경우에는 몇 가지 추가 작업이 필요합니다.

이 블로그 포스트에서는 Keras 모델을 웹 애플리케이션에 통합하고 해당 모델을 사용하는 API를 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이를 통해 딥러닝 모델을 실제로 사용하고 요청을 처리하면서 모델의 예측 결과를 반환할 수 있습니다.

웹 애플리케이션 구축

1. Flask 설치하기

    pip install flask
   

2. Flask 애플리케이션 생성하기

   from flask import Flask
   
   app = Flask(__name__)
   
   @app.route('/')
   def home():
       return 'Hello World!'
   
   if __name__ == '__main__':
       app.run(debug=True)
   

3. Keras 모델 로드하기

   from keras.models import load_model
   
   model = load_model('path/to/your/model.h5')
   

4. POST 요청 처리하기

   from flask import request, jsonify
   
   @app.route('/predict', methods=['POST'])
   def predict():
       data = request.get_json()
       predictions = model.predict(data)
       return jsonify(predictions.tolist())
   

API 통합

1. 요청 예시

   import requests
   
   url = 'http://localhost:5000/predict'
   data = {'input': [1, 2, 3, 4, 5]}
   response = requests.post(url, json=data)
   predictions = response.json()
   
   print(predictions)
   

2. 예측 결과 처리하기

   if response.status_code == 200:
       predictions = response.json()
       # 결과 처리 코드 작성
   else:
       print('API 요청에 실패했습니다.')
   

결론

Keras를 웹 애플리케이션에 통합하고 API를 구축하는 것은 매우 간단하고 유용한 방법입니다. 이를 통해 쉽게 딥러닝 모델을 배포하고, 요청을 처리하며, 결과를 반환할 수 있습니다. 이 블로그 포스트를 통해 Keras와 Flask를 사용하여 웹 애플리케이션과 API를 구축하는 방법에 대해 알아보았습니다. 상세한 내용은 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.