머신러닝 모델을 웹 애플리케이션에 통합하고 배포하는 것은 중요한 과정입니다. Vercel은 JavaScript 환경에서 웹 프로젝트를 배포하는 데 매우 편리한 플랫폼입니다. 이 튜토리얼에서는 Vercel을 사용하여 자바스크립트로 작성된 머신러닝 모델을 배포하는 방법을 알아보겠습니다.

1. 모델 개발 및 학습

먼저, 자바스크립트로 작성된 머신러닝 모델을 개발하고 학습해야 합니다. TensorFlow.js 또는 Brain.js와 같은 라이브러리를 사용하여 모델을 개발할 수 있습니다. 모델을 개발하고 학습한 후, 저장된 모델 파일을 얻습니다.

2. Vercel 계정 생성 및 프로젝트 설정

Vercel 웹사이트(https://vercel.com/)에 가입하여 계정을 생성한 후, 새로운 프로젝트를 생성합니다. Vercel은 GitHub 또는 GitLab과 같은 소스 코드 관리 시스템을 지원하므로, 프로젝트를 연결할 소스 코드 저장소를 선택할 수 있습니다.

3. 프로젝트 설정 파일 작성

Vercel 프로젝트 루트 디렉토리에 vercel.json 파일을 생성하고 다음과 같이 작성합니다.

{
  "builds": [
    {
      "src": "index.js",
      "use": "@vercel/node"
    }
  ],
  "routes": [
    {
      "src": "/predict",
      "dest": "/api/predict"
    }
  ]
}

이 설정 파일은 Vercel에게 프로젝트를 어떻게 빌드하고 라우팅을 구성할지 알려줍니다. index.js는 웹 애플리케이션의 진입점 파일로서, 이 파일에서 머신러닝 모델을 로드하고 API 엔드포인트를 설정합니다.

4. 모델 로드 및 API 엔드포인트 작성

index.js 파일을 생성하고, 로드된 머신러닝 모델을 사용하여 API 엔드포인트를 작성합니다. 예를 들어, TensorFlow.js를 사용하는 경우 다음과 같이 작성할 수 있습니다.

const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');
const model = await tf.loadLayersModel('path/to/model.json');

module.exports = async (req, res) => {
  const inputData = req.body; // API 요청으로부터 입력 데이터 받아오기
  const prediction = model.predict(inputData); // 모델 예측 결과 계산
  res.json(prediction); // 예측 결과를 JSON 형태로 반환
};

여기서는 로드된 모델을 사용하여 예측을 수행하고, 예측 결과를 JSON 형식으로 반환합니다.

5. 배포하기

위의 모든 단계를 완료한 후 Vercel CLI를 사용하여 프로젝트를 배포합니다. vercel 명령어를 실행하여 프로젝트를 배포하고, 생성된 URL을 통해 웹 애플리케이션에 접속하여 머신러닝 모델을 테스트할 수 있습니다.

이제 Vercel 환경에서 자바스크립트로 작성된 머신러닝 모델을 배포하는 방법을 알게 되었습니다. Vercel은 자동 스케일링과 고성능을 제공하여 웹 애플리케이션과 머신러닝 모델을 신속하게 배포하고 확장할 수 있는 이점을 제공합니다.

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