AWS에서 서버리스로 머신러닝 모델 배포하기

머신러닝 모델을 훈련했지만, 서버 관리의 복잡성 없이 프로덕션 환경에 어떻게 배포할 수 있을까요? 이 과정은 서버리스 접근 방식을 사용하여 모델을 실시간 확장 가능한 웹 서비스로 배포하는 실용적인 경로를 제공합니다. 이 과정을 마치면 다양한 ML 모델을 자신 있게 패키징하고, 코드로 필요한 클라우드 인프라를 정의하며, AWS에 강력한 API로 배포할 수 있게 됩니다. 훈련된 모델 파일에서 주문형 예측을 제공할 수 있는 완전한 기능을 갖춘 프로덕션 준비 엔드포인트로 이동하게 됩니다. 배우게 될 내용: - Lambda, API Gateway, S3와 같은 핵심 서버리스 개념 및 주요 AWS 서비스 이해하기. - Serverless Framework를 사용하여 클라우드 리소스를 선언적으로 구성하고 관리하기. - scikit-learn, Keras 및 기타 ML 모델을 서버리스 환경에 맞게 종속성과 함께 패키징하기. - 기존 ZIP 패키지와 AWS Lambda용 최신 컨테이너 이미지를 모두 사용하여 ML 서비스 구축 및 배포하기. - 모델에서 실시간 예측을 제공하기 위한 안전하고 확장 가능한 HTTP API 구축하기. - 모델을 로드하고 추론 요청을 효율적으로 처리하기 위한 Python 핸들러 함수 작성 연습하기. - CloudWatch를 사용하여 서버리스 애플리케이션에 대한 기본 로깅 및 모니터링 구현하기. 이 과정은 기본적인 서버리스 원리와 사용할 핵심 AWS 서비스 소개로 시작합니다. 그런 다음, 점점 더 복잡한 머신러닝 모델을 배포하는 실습을 진행합니다. 이 과정은 클라우드 배포 초보자를 위해 설계되었습니다. Python 및 머신러닝 개념에 대한 기본적인 지식이 있으면 도움이 되지만, AWS 또는 Serverless Framework에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다. 오늘 바로 모델을 로컬 머신에서 프로덕션으로 가져가는 방법을 배우기 시작하세요.