웹어셈블리로 파이썬 머신러닝 모델 배포하기

08 Nov 2023

웹어셈블리

머신러닝 모델을 웹에서 실시간으로 사용하고 배포하기 위해 웹어셈블리를 활용할 수 있습니다. 웹어셈블리는 웹 브라우저에서 실행되는 낮은 수준의 어셈블리 언어로, 파이썬 머신러닝 모델과 통합하여 웹 애플리케이션에서 모델을 활용할 수 있게 해줍니다.

이번 포스트에서는 웹어셈블리를 사용하여 파이썬 머신러닝 모델을 배포하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 웹어셈블리란?

웹어셈블리는 웹 브라우저에서 실행되는 어셈블리 언어로, C/C++ 코드를 컴파일하여 웹 애플리케이션에서 실행할 수 있게 합니다. 이를 통해 웹에서 높은 성능을 가진 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. 웹어셈블리를 사용하면 기존의 파이썬 머신러닝 모델을 웹에서 실행할 수 있게 됩니다.

2. 웹어셈블리로 파이썬 모델 변환하기

파이썬 머신러닝 모델을 웹어셈블리로 변환하기 위해서는 아래와 같은 단계를 따를 수 있습니다.

단계 1: 파이썬 모델 라이브러리 설치하기

변환에 필요한 파이썬 모델 라이브러리를 설치해야 합니다. 예를 들어, scikit-learn이나 TensorFlow 등의 머신러닝 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

pip install scikit-learn

단계 2: 파이썬 모델 변환 스크립트 작성하기

웹어셈블리 변환을 위한 스크립트를 작성해야 합니다. 파이썬 모델을 불러와서 웹어셈블리에서 실행할 수 있는 형태로 변환하는 역할을 합니다. 아래는 예시 코드입니다.

import sklearn
import webassembly

model = sklearn.linear_model.LogisticRegression()
# 모델 학습 및 예측
# ...

compiled_model = webassembly.compile(model)
compiled_model.save("model.wasm")

단계 3: 웹어셈블리로 변환하기

위에서 작성한 스크립트를 실행하여 웹어셈블리 파일로 변환합니다. 위의 코드에서는 model.wasm 파일로 저장하도록 되어 있습니다.

3. 웹에서 파이썬 모델 실행하기

변환된 웹어셈블리 파일을 사용하여 웹 애플리케이션에서 파이썬 머신러닝 모델을 실행할 수 있습니다. 아래는 웹어셈블리를 사용하여 모델을 실행하는 예시 코드입니다.

<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>
    <title>웹어셈블리로 파이썬 모델 실행</title>
    <script src="model.wasm"></script>
    <script>
      async function runModel() {
        // 모델 실행 코드
        // ...
      }

      runModel();
    </script>
  </head>
  <body>
    <!-- 결과 출력 영역 -->
    <div id="output"></div>
  </body>
</html>

위의 코드에서는 <script src="model.wasm"></script>을 통해 웹어셈블리 파일을 로드하고, runModel() 함수를 통해 모델을 실행합니다. 실행된 결과는 <div id="output"></div>에 출력됩니다.

마무리

이번 포스트에서는 웹어셈블리를 사용하여 파이썬 머신러닝 모델을 실시간으로 웹에서 활용하는 방법에 대해 알아보았습니다. 웹어셈블리를 통해 파이썬 머신러닝 모델의 성능을 웹에서도 그대로 유지할 수 있습니다. 추가로 웹어셈블리에 대해 더 알아보고 싶다면 공식 문서를 참고하세요.

#머신러닝 #웹어셈블리