[python] FastAPI를 사용한 인공지능 서비스 구현

18 Dec 2023

python

FastAPI는 Python으로 빠르게 API를 작성할 수 있도록 도와주는 웹 프레임워크입니다. 이번 포스트에서는 FastAPI를 사용하여 간단한 인공지능 서비스를 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

FastAPI 소개

FastAPI는 Python 3.7+에서 동작하는 빠르고 마이크로 웹 프레임워크로, 성능이 뛰어나고 사용자 친화적인 API를 작성할 수 있도록 지원합니다. 또한 Pydantic을 사용하여 데이터 유효성을 검사하고 OpenAPI 및 Swagger 문서를 자동으로 생성합니다.

인공지능 모델 구현

먼저, 간단한 인공지능 모델을 구현해야 합니다. 예를 들어, 이미지 분류를 위한 간단한 CNN 모델을 구현해보겠습니다.

# example_model.py
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.fc = nn.Linear(16 * 5 * 5, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = self.fc(x)
        return x

FastAPI를 통한 모델 배포

이제 FastAPI를 사용하여 모델을 웹 서비스로 배포해보겠습니다.

# main.py
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
from example_model import SimpleCNN

app = FastAPI()
model = SimpleCNN()

@app.post("/predict/")
async def predict(image_data: str):
    # 이미지 처리 및 모델 예측 로직
    return {"result": "prediction"}

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

결론

이제 FastAPI를 사용하여 간단한 인공지능 모델을 구현하고 배포하는 방법에 대해 알아보았습니다. FastAPI를 통해 빠르고 안정적인 웹 서비스를 구축할 수 있으며, 인공지능 모델과의 통합 또한 용이합니다.

인공지능 모델의 구현 및 배포에 대해 더 많은 정보를 얻고 싶다면 FastAPI 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.

목차

FastAPI 소개

인공지능 모델 구현

FastAPI를 통한 모델 배포

결론