[swift] Alamofire를 활용한 머신 러닝 모델 연동하기

20 Nov 2023

swift

Alamofire는 Swift에서 네트워크 작업을 쉽게 수행할 수 있는 라이브러리입니다. 이번 튜토리얼에서는 Alamofire를 이용하여 머신 러닝 모델을 서버와 연동하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 머신 러닝 모델 업로드

먼저, 머신 러닝 모델을 서버에 업로드해야 합니다. 모델은 .mlmodel 형식으로 저장되어 있어야 합니다. 아래는 모델을 업로드하는 예제 코드입니다.

import Alamofire

func uploadModel(modelURL: URL) {
    let serverURL = "http://example.com/api/upload"
    
    AF.upload(modelURL, to: serverURL).responseJSON { response in
        switch response.result {
        case .success(let value):
            print("모델 업로드 성공: \(value)")
        case .failure(let error):
            print("모델 업로드 실패: \(error)")
        }
    }
}

위의 함수는 모델 파일의 URL과 서버의 업로드 API URL을 인자로 받고, Alamofire의 upload 메서드를 사용하여 모델을 업로드합니다. 업로드가 성공할 경우 .success case로, 실패할 경우 .failure case로 처리합니다.

2. 머신 러닝 모델 예측 요청

모델이 성공적으로 서버에 업로드되었다면, 이제 모델을 사용하여 예측 요청을 보낼 수 있습니다. 아래는 예측 요청을 보내는 예제 코드입니다.

import Alamofire

func makePrediction(imageURL: URL) {
    let serverURL = "http://example.com/api/predict"
    
    AF.upload(imageURL, to: serverURL).responseJSON { response in
        switch response.result {
        case .success(let value):
            print("예측 결과: \(value)")
        case .failure(let error):
            print("예측 요청 실패: \(error)")
        }
    }
}

위의 함수는 이미지 파일의 URL과 서버의 예측 API URL을 인자로 받아, Alamofire의 upload 메서드를 사용하여 요청을 보냅니다. 요청이 성공할 경우 .success case로, 실패할 경우 .failure case로 처리합니다.

결론

이렇게 Alamofire를 사용하여 머신 러닝 모델을 서버와 연동할 수 있습니다. Alamofire는 네트워크 작업을 쉽게 처리할 수 있도록 다양한 기능을 제공하므로, 빠르고 안전한 모델 연동이 가능합니다. 자세한 내용은 Alamofire의 공식 GitHub 페이지를 참고하시기 바랍니다.