서버리스 컴퓨팅은 최근 들어 많은 관심을 받고 있는 기술이다. 이는 서버 없이 클라우드 상에서 애플리케이션을 실행할 수 있는 방식으로, 비용 절감과 유연성 측면에서 많은 이점을 제공한다. 이번 포스트에서는 파이썬과 AWS Lambda를 사용하여 서버리스 환경에서 머신러닝 모델을 훈련하는 방법을 알아보겠다.

1. AWS Lambda 설정

처음으로 해야 할 작업은 AWS Lambda 함수를 설정하는 것이다. AWS Management Console에 로그인한 후, Lambda 콘솔을 열어 새로운 Lambda 함수를 생성한다. 이때, 함수를 트리거할 이벤트 (예: API Gateway, S3 등)를 선택하고, 실행 가능한 역할을 지정한다.

2. 파이썬 코드 작성

훈련하려는 머신러닝 모델을 파이썬 코드로 작성한다. 이 코드에서는 특정한 데이터셋을 사용하여 모델을 훈련하고 이를 저장하는 역할을 한다. 모델을 저장할 위치는 AWS Lambda 함수 실행 환경에 따라 달라질 수 있다.

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

def train_model(event, context):
    # 데이터셋 로드
    dataset = pd.read_csv("dataset.csv")

    # 특성과 타겟 분리
    X = dataset.drop('target', axis=1)
    y = dataset['target']

    # 데이터셋 분할
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

    # 선형 회귀 모델 훈련
    model = LinearRegression()
    model.fit(X_train, y_train)

    # 훈련된 모델 저장
    model.save("trained_model.pkl")

3. AWS Lambda 배치

작성한 파이썬 코드를 AWS Lambda 함수에 배치하려면, AWS CLI 또는 Serverless 프레임워크를 사용할 수 있다. 이를 통해 코드를 빌드하고, 의존성을 설치한 후, 배포 작업을 수행할 수 있다.

AWS CLI를 통한 배치 예시:

$ aws lambda create-function \
  --function-name ml-training-function \
  --zip-file fileb://function.zip \
  --handler train_model.handler \
  --runtime python3.8 \
  --role <lambda-execution-role-arn>

4. 훈련 실행

AWS Lambda 함수가 배치되면, 해당 함수를 트리거하여 훈련 작업을 실행할 수 있다. 이를 위해 API Gateway, CloudWatch Events 등을 사용할 수 있다. 훈련이 완료되면, 훈련된 모델은 Lambda 함수 실행 환경에 저장되어 있다.

마치며

이처럼 파이썬과 AWS Lambda를 활용하여 서버리스 환경에서 머신러닝 모델을 훈련할 수 있다. 이를 통해 효과적인 모델 훈련 및 결과 저장이 가능하며, 비용과 유연성 측면에서 많은 이점을 제공한다. 서버리스 기술의 발전과 함께, 더욱 다양한 활용 사례가 등장할 것으로 기대된다.

#MachineLearning #서버리스