[python] Django와 머신러닝 모델 연동 방법은 어떻게 되는가?

22 Nov 2023

python

Django는 웹 애플리케이션 개발을 위한 강력한 프레임워크이며, 머신러닝 모델을 Django와 함께 사용하는 것은 매우 효과적인 방법입니다. 이를 위해 다음과 같은 단계를 따를 수 있습니다.

머신러닝 모델 준비: 먼저, 머신러닝 모델을 개발하고 훈련시켜야 합니다. 이는 주로 Python의 머신러닝 라이브러리를 사용하여 수행됩니다. 훈련된 모델을 저장하는 것이 중요합니다.
Django 프로젝트에 모델 추가: Django 프로젝트의 앱에 훈련된 머신러닝 모델을 추가해야 합니다. 앱 디렉토리 내에 모델을 저장하고, 필요한 필드 및 메서드를 정의해야 합니다.

from django.db import models

class MLModel(models.Model):
    model_file = models.FileField(upload_to='models/')
    
    def predict(self, data):
        # 머신러닝 모델 예측 로직 구현
        pass

모델 파일 업로드: 웹 애플리케이션에서 사용자가 머신러닝 모델 파일을 업로드할 수 있도록 해야 합니다. 이를 위해 Django의 FileField를 사용하여 파일을 업로드하고 저장합니다.
예측 기능 구현: Django 내에서 머신러닝 모델을 사용하여 예측 기능을 구현해야 합니다. 예측을 위한 입력 데이터를 받아서 모델을 호출하고, 결과를 반환하는 코드를 작성해야 합니다.

def predict_view(request):
    if request.method == 'POST':
        # 업로드된 모델 파일 처리
        ml_model = MLModel.objects.first()
        model = load_ml_model(ml_model.model_file.path)
        
        # 예측을 위한 입력 데이터 처리
        input_data = request.POST['input_data']
        
        # 머신러닝 모델 예측
        prediction = model.predict(input_data)
        
        # 결과 반환
        return HttpResponse(prediction)

URL 매핑: 예측 기능을 사용할 수 있도록 Django의 URL 매핑을 구성해야 합니다.

from django.urls import path
from .views import predict_view

urlpatterns = [
    # ...
    path('predict/', predict_view, name='predict'),
    # ...
]

이제 Django와 머신러닝 모델이 성공적으로 연동되었습니다. 사용자는 웹 애플리케이션을 통해 머신러닝 모델의 예측 기능을 활용할 수 있습니다.