머신 러닝 모델을 개발하고 배포하기 위해 자주 사용되는 방법 중 하나는 AWS Lambda를 사용하여 모델을 호스팅하는 것입니다. 그리고 Zappa는 파이썬 기반 웹 애플리케이션을 AWS Lambda로 배포하기 위한 도구입니다. 이번 포스트에서는 Zappa를 사용하여 파이썬으로 작성된 머신 러닝 모델을 배포하는 방법을 알아보겠습니다.

1. 가상 환경 설정하기

먼저, 프로젝트 폴더에서 가상 환경을 설정합니다. 아래의 명령어를 실행하여 가상 환경을 생성합니다.

$ python -m venv myenv

가상 환경을 활성화하기 위해 아래의 명령어를 실행합니다.

$ source myenv/bin/activate

2. Zappa 설치하기

이제, Zappa를 설치합니다. 아래의 명령어를 실행하여 Zappa를 설치합니다.

$ pip install zappa

3. Zappa 설정파일 생성하기

Zappa를 사용하기 위해 zappa_settings.json 파일을 생성해야 합니다. 프로젝트 폴더에 아래의 내용을 포함한 파일을 생성합니다.

{
    "dev": {
        "app_function": "main.app",
        "aws_region": "us-east-1",
        "s3_bucket": "my-s3-bucket",
        "keep_warm": false
    }
}

위의 설정에서 app_function은 람다 함수가 있는 경로와 함수 이름을 지정합니다.

4. 머신 러닝 모델 준비하기

Zappa를 사용하여 배포할 머신 러닝 모델을 준비합니다. 필요한 라이브러리와 모델 파일을 포함하는 main.py 파일을 생성합니다.

import joblib

def predict(input):
    # 모델 로드
    model = joblib.load('model.pkl')

    # 예측
    result = model.predict(input)
    
    return result

5. Zappa를 사용하여 배포하기

이제, Zappa를 사용하여 파이썬 머신 러닝 모델을 배포할 차례입니다. 아래의 명령어를 실행하여 배포합니다.

$ zappa deploy dev

배포가 성공적으로 완료되면, Zappa는 엔드포인트 URL을 제공합니다. 이 URL을 통해 머신 러닝 모델에 액세스할 수 있습니다.

6. 머신 러닝 모델 테스트하기

마지막으로, 배포한 머신 러닝 모델을 테스트해봅시다. postman과 같은 API 테스트 도구를 사용하거나 아래의 Python 코드를 실행하여 테스트할 수 있습니다.

import requests

def test_model():
    url = '<엔드포인트 URL>'
    data = {'input': [1, 2, 3, 4, 5]}
    response = requests.post(url, json=data)
    
    if response.status_code == 200:
        result = response.json()
        print(result)
    else:
        print('Request failed.')

test_model()

위의 코드에서 <엔드포인트 URL>에는 실제로 제공된 엔드포인트 URL을 사용해야 합니다.

Zappa를 사용하여 파이썬으로 작성된 머신 러닝 모델을 배포하는 방법에 대해 알아보았습니다. Zappa는 빠르고 간편한 개발과 배포를 제공하므로 모델을 신속하게 배포하고 보다 효율적으로 관리할 수 있습니다.

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