AWS SageMaker는 머신 러닝 모델을 구축하고 배포하기 위한 강력한 서비스입니다. 이번에는 파이썬의 Zappa를 사용하여 AWS SageMaker를 통해 만든 머신 러닝 모델을 배포하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Zappa란?

Zappa는 AWS Lambda와 함께 동작하는 서버리스 웹 프레임워크입니다. Zappa를 사용하면 AWS Lambda의 기능을 활용하여 파이썬 웹 애플리케이션을 배포 및 관리할 수 있습니다. 이를테면, Flask, Django와 같은 프레임워크를 사용하여 개발한 웹 애플리케이션을 AWS Lambda에 배포할 수 있습니다.

SageMaker 모델을 Zappa를 사용하여 배포하기

1. 먼저, Zappa를 설치합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행합니다:

$ pip install zappa

1. AWS CLI를 사용하여 AWS 계정에 로그인합니다:

$ aws configure

1. Zappa 초기화를 위해 프로젝트 폴더에서 다음 명령어를 실행합니다:

$ zappa init

1. 명령어를 실행하면 zappa_settings.json 파일이 생성됩니다. 이 파일을 열고, 다음과 같이 설정합니다:

{
    "dev": {
        "app_function": "app.app",
        "s3_bucket": "your-s3-bucket",
        "aws_region": "your-aws-region",
        "profile_name": "your-aws-profile",
        "memory_size": 512
    }
}

• app.app은 배포할 웹 애플리케이션의 엔트리 포인트입니다.
• your-s3-bucket은 AWS S3 버킷의 이름입니다.
• your-aws-region은 배포할 AWS 리전의 이름입니다.
• your-aws-profile은 AWS CLI 프로파일의 이름입니다.
• memory_size는 AWS Lambda 함수의 메모리 크기를 지정합니다.

1. 다음으로, Zappa를 사용하여 AWS Lambda 함수를 만들고 배포합니다:

$ zappa deploy dev

1. 배포가 완료되면, Zappa는 URL을 제공합니다. 해당 URL로 접속하여 배포한 웹 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.

2. 만약 모델에 변화가 생겼고 새로운 배포가 필요한 경우, 다음 명령어를 실행하여 업데이트할 수 있습니다:

$ zappa update dev

결론

이렇게 파이썬 Zappa를 사용하여 AWS SageMaker를 통해 만든 머신 러닝 모델을 배포할 수 있습니다. Zappa를 활용하면 쉽게 AWS Lambda와 함께 서버리스 머신 러닝 애플리케이션을 구축하고 운영할 수 있습니다.

#MachineLearning #Python