[shell] 쉘 스크립트를 활용한 딥 러닝 모델 배포
딥 러닝 모델을 배포하기 위해 쉘 스크립트를 활용할 수 있습니다. 여기에는 모델을 서버에 배포하고, 모델 예측을 위한 API를 만드는 방법에 대해 설명하겠습니다.
목차
모델 파일 및 라이브러리 준비
모델 파일과 관련 라이브러리를 포함하는 디렉토리를 준비합니다. 해당 디렉토리에는 모델 파일, 필요한 데이터 파일, 그리고 모델을 실행하는 데 필요한 라이브러리를 포함해야 합니다.
쉘 스크립트를 이용한 모델 배포
다음은 모델을 배포하는 쉘 스크립트의 예제입니다.
#!/bin/bash
# 모델 파일이 있는 디렉토리로 이동
cd /path/to/model/directory
# 모델 실행
python run_model.py
위의 예제에서, 모델을 실행하는 데 필요한 과정을 포함하여 쉘 스크립트를 작성합니다. 이 스크립트를 실행하면 모델이 배포됩니다.
API 서버 구축
모델을 배포한 후에는 해당 모델을 이용하여 예측 결과를 반환하는 API 서버를 만들 수 있습니다. Flask나 FastAPI와 같은 웹 프레임워크를 사용하여 API를 구축할 수 있습니다. 이 API를 통해 모델을 활용할 수 있게 됩니다.
결론
쉘 스크립트를 통해 딥 러닝 모델을 배포하고, API 서버를 구축하여 모델을 활용하는 방법을 살펴보았습니다. 모델 배포 및 API 서버 구축은 실제 서비스에 딥 러닝 모델을 적용할 때 필수적인 단계입니다.
참고 자료: Flask 공식 문서, FastAPI 공식 문서
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