리눅스 딥러닝 모델 배포

11 Sep 2023

linux

딥러닝 모델을 개발하고 훈련시킨 후 배포하는 것은 중요한 단계입니다. 리눅스 환경에서 딥러닝 모델을 배포하는 방법은 여러 가지가 있으며, 이 글에서는 몇 가지 일반적인 방법을 살펴보겠습니다.

1. TensorFlow Serving을 사용한 배포

TensorFlow Serving 소개

TensorFlow Serving은 TensorFlow 모델을 실시간으로 제공하는 오픈소스 시스템입니다. 다양한 프레임워크로부터 입력을 받고, TensorFlow 모델을 통해 예측 결과를 반환합니다.

TensorFlow Serving 설치

TensorFlow Serving은 파이썬 패키지로 제공되며, 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install tensorflow-serving-api

모델 서버 생성 및 실행

TensorFlow Serving을 사용하여 딥러닝 모델을 배포하기 위해, 모델 서버를 생성하고 실행해야 합니다. 다음은 간단한 모델 서버 예시입니다.

tensorflow_model_server --rest_api_port=8501 --model_name=my_model --model_base_path=/path/to/model

위 명령에서 --rest_api_port는 모델 서버의 REST API 포트를 지정하고, --model_name은 모델의 이름을 정의하며, --model_base_path는 모델이 저장된 디렉토리 경로를 지정합니다.

모델 배포

TensorFlow Serving을 통해 딥러닝 모델을 배포하는 방법은 다양합니다. 가장 일반적인 방법은 클라이언트(예: 웹 애플리케이션)에서 모델 서버의 REST API를 사용하여 예측 요청을 보내는 것입니다. 요청은 JSON 형식으로 보내며, 모델 서버는 예측 결과를 JSON으로 반환합니다.

2. Docker 컨테이너를 사용한 배포

Docker 소개

Docker는 컨테이너화된 애플리케이션을 만들고 배포하기 위한 오픈소스 플랫폼입니다. Docker는 애플리케이션과 필요한 종속성을 하나의 패키지로 묶어 실행 환경에서 완전히 격리된 환경에서 실행할 수 있도록 지원합니다.

Docker 이미지 생성

딥러닝 모델을 Docker 컨테이너로 배포하기 위해, 먼저 Docker 이미지를 생성해야 합니다. Docker 이미지는 모델과 관련된 파일 및 종속성을 포함하고, 실행 환경을 구성하는데 사용됩니다.

Docker 이미지를 생성하기 위해, 프로젝트 디렉토리에서 Dockerfile을 작성합니다. Dockerfile에는 모델 실행을 위해 필요한 모든 패키지와 설정을 정의합니다.

FROM tensorflow/tensorflow:latest

COPY model.py /app
COPY requirements.txt /app

WORKDIR /app

RUN pip install -r requirements.txt

CMD ["python", "model.py"]

위 예제에서는 TensorFlow의 최신 이미지를 기반으로 하며, 모델 파일과 패키지 종속성 파일을 이미지에 복사하고, 작업 디렉토리를 /app로 설정하고 필요한 패키지를 설치한 뒤 모델을 실행합니다.

Docker 컨테이너 실행

이제 Docker 이미지를 사용하여 컨테이너를 실행할 수 있습니다. 다음 명령을 사용합니다.

docker run -p 8000:8000 my_model

위 명령에서 -p 옵션은 호스트의 포트와 컨테이너의 포트를 연결하는데 사용되며, my_model은 실행할 이미지의 이름입니다.

3. 웹 애플리케이션을 사용한 배포

Flask 소개

Flask는 Python으로 작성된 웹 프레임워크로, 간단하고 가벼운 구조를 가지고 있습니다. 딥러닝 모델을 배포하기 위해 Flask를 사용하면 웹 애플리케이션에서 모델을 호스팅하고, 클라이언트에게 예측 결과를 반환할 수 있습니다.

Flask 애플리케이션 구성

Flask 애플리케이션을 구성하기 위해, 다음과 같이 간단한 코드를 작성합니다.

from flask import Flask, jsonify, request
import tensorflow as tf

app = Flask(__name__)
model = tf.keras.models.load_model('/path/to/model')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.get_json()
    prediction = model.predict(data)
    return jsonify({'prediction': prediction.tolist()})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8000)

위 코드에서 /predict 엔드포인트는 클라이언트로부터 POST 요청을 받아 모델로 입력 데이터를 전달하고, 예측 결과를 JSON 형태로 반환합니다.

애플리케이션 실행

Flask 애플리케이션을 실행하기 위해 다음 명령을 사용합니다.

python app.py

애플리케이션이 실행된 후, 클라이언트는 http://localhost:8000/predict 엔드포인트에 POST 요청을 보내고, 예측 결과를 받을 수 있습니다.

결론

리눅스 환경에서 딥러닝 모델을 배포하는 방법은 다양합니다. TensorFlow Serving, Docker 컨테이너, Flask 웹 애플리케이션을 사용하는 것은 그 중 일부에 불과합니다. 프로젝트의 요구 사항에 맞게 적합한 방법을 선택하고, 쉽게 모델을 배포할 수 있도록 코드와 실행 환경을 구성하세요.