자연어 처리는 많은 애플리케이션에서 중요한 역할을 합니다. FastAPI는 빠른 속도와 간편한 구현 방식으로 텍스트 분석 및 자연어 처리 기능을 구현할 수 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 FastAPI를 사용하여 텍스트 분석과 자연어 처리를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

FastAPI와 PyTorch를 사용한 텍스트 분석

FastAPI는 Python의 빠른 속도를 제공하며, 강력한 웹 프레임워크입니다. PyTorch는 딥러닝 라이브러리로서 텍스트 분석에 많이 사용됩니다. 이 두 가지를 결합하여 간단한 텍스트 분석 API를 만들어보겠습니다.

먼저, FastAPI와 PyTorch를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 패키지를 설치합니다.

$ pip install fastapi torch transformers

다음으로, FastAPI 프로젝트를 생성합니다. 아래와 같은 디렉토리 구조로 프로젝트를 생성합니다.

project/
  |- main.py

main.py 파일에 다음과 같은 코드를 작성합니다.

from fastapi import FastAPI
from transformers import pipeline

app = FastAPI()

@app.post("/analyze")
async def analyze_text(text: str):
    classifier = pipeline("sentiment-analysis")
    result = classifier(text)
    return {"sentiment": result[0]["label"], "score": result[0]["score"]}

위 코드는 FastAPI 서버를 만들고, POST 메소드 “/analyze”를 정의하여 텍스트를 분석하는 기능을 구현했습니다. analyze_text 함수는 입력된 텍스트에 대해 sentiment-analysis 모델을 사용하여 감정을 분석하고 결과를 반환합니다.

프로젝트를 실행하려면 아래 명령어를 실행합니다.

$ uvicorn main:app --reload

이제 FastAPI 서버가 실행되었습니다. http://localhost:8000/docs로 이동하여 Swagger UI를 통해 API를 테스트할 수 있습니다.

결론

FastAPI를 사용하여 텍스트 분석과 자연어 처리 기능을 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. FastAPI는 강력한 프레임워크로서 자연어 처리 애플리케이션을 빠르고 간편하게 구현할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 분야에서 텍스트 데이터를 활용한 기능을 개발할 수 있습니다.

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