Colin's Blog
Next.js에서 머신러닝 모델 배포하기

머신러닝 모델을 개발한 뒤에는 해당 모델을 실제로 사용할 수 있는 환경으로 배포해야 합니다. 이 글에서는 Next.js 프레임워크를 활용하여 머신러닝 모델을 배포하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 모델 개발과 훈련

첫 번째로, 머신러닝 모델을 개발하고 훈련해야 합니다. 이 단계에서는 주어진 데이터를 바탕으로 모델을 만들고, 최적화를 위해 훈련을 시행합니다. 훈련된 모델은 나중에 배포할 때 사용됩니다.

2. 모델 저장

훈련이 완료되면, 모델을 저장해야 합니다. 모델을 저장하는 방법은 머신러닝 라이브러리에 따라 다를 수 있습니다. 다음은 TensorFlow.js를 사용하는 예시입니다:

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

// 모델 생성 및 훈련 코드 생략

async function saveModel() {
  const model = await tf.loadLayersModel('model.json');
  await model.save('model-directory');
}

saveModel();

위 코드에서는 saveModel() 함수를 통해 훈련된 모델을 저장하고 있습니다. 저장된 모델은 나중에 사용될 것입니다.

3. Next.js 프로젝트 생성

다음으로, Next.js 프로젝트를 생성해야 합니다. Next.js는 React 기반의 프레임워크로서, 서버 측 렌더링과 클라이언트 측 렌더링을 지원하며, SSR(Server Side Rendering)을 쉽게 구현할 수 있습니다. Next.js를 이용하면 머신러닝 모델을 배포하기에 좋은 환경을 구성할 수 있습니다.

npx create-next-app my-next-app
cd my-next-app

위 명령어를 통해 Next.js 프로젝트를 생성한 뒤, 해당 프로젝트로 이동합니다.

4. 모델 로드 및 활용

Next.js 프로젝트에서는, 머신러닝 모델을 로드하고 활용하는 코드를 작성해야 합니다. 이를 위해 public 디렉토리에 모델 파일을 저장하고, 해당 모델을 Next.js 앱에서 로드할 수 있습니다.

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
import { useEffect, useState } from 'react';

function MyComponent() {
  const [model, setModel] = useState(null);

  useEffect(() => {
    async function loadModel() {
      const loadedModel = await tf.loadLayersModel('model-directory/model.json');
      setModel(loadedModel);
    }

    loadModel();
  }, []);

  // 모델 활용 코드 작성

  return (
    <div>
      <h1>머신러닝 모델 배포하기</h1>
      {/* 컴포넌트 내용 */}
    </div>
  );
}

export default MyComponent;

위 코드에서는 MyComponent 컴포넌트에서 머신러닝 모델을 로드하고, 상태로 관리하고 있습니다. 이후에는 모델을 활용하여 원하는 예측을 수행할 수 있습니다.

5. 모델 예측 결과 표시

마지막으로, 머신러닝 모델의 예측 결과를 화면에 표시해야 합니다. 예측 결과를 표시하는 방식은 프로젝트의 요구사항에 따라 다를 수 있으며, Next.js의 렌더링 방식과 React 컴포넌트를 이용하여 결과를 효과적으로 보여줄 수 있습니다.

function MyComponent() {
  // 모델 로드 및 상태 관리 생략

  const [prediction, setPrediction] = useState(null);

  async function handlePrediction() {
    const input = generateInputData(); // 예측에 필요한 입력 데이터 생성
    const output = model.predict(input); // 모델에 입력 데이터를 넣고 예측 수행
    setPrediction(output); // 예측 결과를 상태로 관리
  }

  // 모델 예측 버튼 클릭 시 `handlePrediction` 함수 실행

  return (
    <div>
      <h1>머신러닝 모델 배포하기</h1>
      {/* 컴포넌트 내용 */}
      <button onClick={handlePrediction}>모델 예측</button>
      {/* 예측 결과 표시 */}
      <div>{prediction}</div>
    </div>
  );
}

위 코드에서는 handlePrediction 함수를 통해 머신러닝 모델의 예측 결과를 얻고, 해당 결과를 화면에 표시하고 있습니다.

결론

위에서는 Next.js를 이용하여 머신러닝 모델을 배포하는 간단한 방법에 대해 알아보았습니다. Next.js 프레임워크는 머신러닝 애플리케이션을 개발하고 배포하기에 편리한 환경을 제공하며, React 기반의 컴포넌트를 활용하여 머신러닝 모델을 손쉽게 활용할 수 있습니다.

Reference

© 2018 Colin. All rights reserved.