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이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다. Product Serving Model Serving Serving Basic Serving Production(Real World) 환경에 모델을 사용할 수 있도록 배포 머신러닝 모델을 개발하고, 현실 세계(앱, 웹)에서 사용할 수 있게 만드는 행위 서비스화라고 표현할 수도 있음 머신러닝 모델을 회사 서비스의 기능 중 하나로 활용 예 : 추천 시스템의 추천 알고리즘 Input이 제공되면 모델이 예측 값(Output)을 반환 크게 2가지 방식 존재 Online Serving Batch Serving 그 외에 클라이언트(모바일 기기, IoT Device 등)에서 Edge Serving 도 존재 용어 정리 Serving : 모델을 웹/앱 서비스에 배포하는 과정, 모델을..

이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다. Prediction Service 개발 Fastapi RestAPI 백엔드 서버 설정 Python 기반 웹 프레임워크 웹 개발을 도와주는 도구 사용자(웹, 모바일 등)의 요청을 수행함 DB와 연결하여 데이터 작업을 수행함 속도와 안정성이 중요함 FastAPI가 다른 프레임워크에 비해서 간단한 머신러닝 데모 시스템을 만들 때 유리함 FastAPI : 빠르고 배우기 쉽다 코드 설명 전체 코드 from fastapi import FastAPI import uvicorn from starlette.responses import JSONResponse from temp.date import Model app = FastAPI() @app.get("/translation") ..