[flutter] 플러터(Flutter)와 웹 기반 머신러닝을 연동하는 방법

18 Dec 2023

flutter

소개

이번 포스트에서는 Flutter와 웹 기반 머신 러닝을 연동하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이를 통해 Flutter 애플리케이션과 웹 기반 머신 러닝 모델을 통합하여 더욱 강력한 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

웹 기반 머신 러닝 모델 불러오기

먼저, Flutter 애플리케이션에서 웹 기반 머신 러닝 모델을 불러오는 방법을 알아보겠습니다. 웹 기반으로 학습된 머신 러닝 모델을 API 형태로 제공받고, Flutter에서 HTTP 패키지를 사용하여 이 API에 요청을 보내고 결과를 받아옵니다.

아래는 Flutter에서 HTTP 패키지를 사용해 API에 요청을 보내는 예시 코드입니다.

import 'package:http/http.dart' as http;

Future<void> fetchMLModelOutput() async {
  final response = await http.get('https://your-ml-model-api-url');
  if (response.statusCode == 200) {
    // API 요청에 성공한 경우 결과를 처리합니다.
    print(response.body);
  } else {
    // API 요청에 실패한 경우 에러 처리를 합니다.
    throw Exception('Failed to load ML model output');
  }
}

웹 기반 머신 러닝 모델 결과 표시

API에서 받아온 결과를 Flutter 애플리케이션에서 표시하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 받아온 결과를 UI에 표시하기 위해 Flutter의 Widget을 사용하여 화면에 출력합니다.

아래는 Flutter 애플리케이션에서 API 결과를 화면에 출력하는 예시 코드입니다.

import 'package:flutter/material.dart';

class MLModelOutputScreen extends StatelessWidget {
  final String mlModelOutput;

  MLModelOutputScreen(this.mlModelOutput);

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text('ML Model Output'),
      ),
      body: Center(
        child: Text(mlModelOutput),
      ),
    );
  }
}

결론

이제 Flutter와 웹 기반 머신 러닝을 연동하는 기본적인 방법에 대해 알아보았습니다. 이를 통해 Flutter 애플리케이션에서 웹 기반 머신 러닝 모델을 유연하게 활용할 수 있습니다. 더 많은 기능을 추가하여 풍부한 사용자 경험을 제공하는 애플리케이션을 개발해보시기 바랍니다.

참고 자료: Flutter HTTP 패키지