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[java] JAX-RS를 활용한 머신러닝(ML) 모델 배포

이 글에서는 JAX-RS를 사용하여 머신러닝(ML) 모델을 배포하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. JAX-RS란?

JAX-RS는 자바 기반의 웹 서비스를 개발하기 위한 API입니다. 이 API를 사용하면 RESTful 웹 서비스를 손쉽게 개발할 수 있습니다.

2. 머신러닝 모델 개발

우선, ML 모델을 개발해야 합니다. 이는 데이터를 수집하고, 전처리하며, 학습시키는 과정을 포함합니다. 모델을 개발하는 언어나 도구에는 다양한 선택지가 있지만, 여기서는 Python과 Scikit-learn을 사용한다고 가정하겠습니다.

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('data.csv')

# 특성과 레이블 분리
X = data.drop('label', axis=1)
y = data['label']

# 학습 데이터와 테스트 데이터로 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 머신러닝 모델 학습
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

# 테스트 데이터로 예측 수행
y_pred = model.predict(X_test)

# 정확도 계산
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

3. JAX-RS 서버 개발

JAX-RS를 사용하여 ML 모델을 배포하기 위해, 먼저 JAX-RS 서버를 개발해야 합니다. 아래는 JAX-RS 서버를 구현하는 간단한 예시입니다.

import javax.ws.rs.ApplicationPath;
import javax.ws.rs.core.Application;

@ApplicationPath("/api")
public class MLModelServer extends Application {

}

위의 예시에서는 /api 경로로 요청이 들어오면 MLModelServer 클래스가 처리하도록 설정하고 있습니다.

4. ML 모델 서비스 개발

ML 모델을 실제로 서비스하기 위해서는 JAX-RS 리소스 클래스를 개발해야 합니다. 이 클래스는 클라이언트의 요청을 받아들이고, ML 모델을 활용하여 결과를 반환할 수 있어야 합니다.

import javax.ws.rs.GET;
import javax.ws.rs.Path;
import javax.ws.rs.Produces;
import javax.ws.rs.core.MediaType;

@Path("/prediction")
public class PredictionResource {

    @GET
    @Produces(MediaType.TEXT_PLAIN)
    public String predict() {
        // ML 모델을 활용한 예측 수행
        double[] input = {2.5, 6.7, 1.8, 3.2};
        String result = "Class A";

        return result;
    }
}

위의 예시에서는 /prediction 경로로 GET 요청이 들어오면 predict() 메서드가 호출되어 ML 모델을 활용한 예측을 수행하고 결과를 반환합니다.

5. 서비스 배포

ML 모델과 JAX-RS 서버를 개발한 후에는 이를 실제 서비스 환경에 배포해야 합니다. 이는 각 환경에 맞게 설정하여 서버를 실행하고, 클라이언트가 요청할 수 있도록 해야 합니다.

결론

JAX-RS를 활용하여 머신러닝 모델을 배포하는 방법에 대해 알아보았습니다. ML 모델을 개발하고, JAX-RS 서버 및 리소스 클래스를 개발하여 서비스를 배포하는 과정을 살펴보았습니다. 이를 통해 ML 모델을 웹 서비스로 제공할 수 있는 환경을 구축할 수 있습니다.

참고 자료

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