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[nodejs] Node.js와 Docker 컨테이너를 이용한 머신러닝 애플리케이션 배포

본 블로그에서는 Node.js와 Docker 컨테이너를 함께 사용하여 머신러닝 애플리케이션을 배포하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

목차

  1. Node.js와 Docker 소개
  2. 머신러닝 애플리케이션 개발
  3. Docker 이미지 생성
  4. Docker 컨테이너 실행
  5. 결론

1. Node.js와 Docker 소개

Node.js는 JavaScript 런타임 환경으로 서버 측 애플리케이션 개발에 주로 사용됩니다. Docker는 애플리케이션을 컨테이너화하여 독립적으로 실행할 수 있는 환경을 제공하는 플랫폼입니다.

2. 머신러닝 애플리케이션 개발

Node.js를 사용하여 머신러닝 모델을 구현하고 API로 노출하는 머신러닝 애플리케이션을 개발합니다.

// 예시 코드
const express = require('express');
const app = express();
const model = require('./machine-learning-model');

app.get('/predict', (req, res) => {
    const data = req.query.data;
    const prediction = model.predict(data);
    res.json({ prediction });
});

app.listen(3000, () => {
    console.log('Server is running on port 3000');
});

3. Docker 이미지 생성

머신러닝 애플리케이션을 Docker 이미지로 만들기 위해 Dockerfile을 작성합니다.

# 예시 Dockerfile
FROM node:14

WORKDIR /app
COPY package.json package-lock.json /app/
RUN npm install
COPY . /app

EXPOSE 3000
CMD ["node", "app.js"]

4. Docker 컨테이너 실행

Docker 이미지를 빌드하고 컨테이너를 실행합니다.

# Docker 이미지 빌드
docker build -t ml-app .

# Docker 컨테이너 실행
docker run -p 3000:3000 -d ml-app

5. 결론

본 포스트에서는 Node.js와 Docker를 이용하여 머신러닝 애플리케이션을 개발하고 배포하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이를 통해 확장성 있고 효율적으로 애플리케이션을 관리할 수 있게 되었습니다.

참고문헌

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