ML (2) 썸네일형 리스트형 가장 빠른 머신러닝 앱 배포하기 | fastapi, gunicorn, nginx 로 lightsail에 배포하기 가볍고 빠르게 구축하거나 실행할 수 있는 모듈들로 머신러닝 앱을 배포해보자. fast api, uvicorn, gunicorn, nginx, lightsail fast api fastapi는 가볍고 높은 퍼포먼스를 낼 수 있으며 ASGI 서버를 지원하는 모던 웹 프레임워크다. ML 프로젝트는 데이터, 패키지만 있으면 다른 디펜던시가 필요없으므로 이것저것 설정해야하는 django보다는 가벼운 fastapi를 사용하면 빠르고 쉽게 앱을 build할 수 있다. 마이크로소프트, 넷플릭스와 같은 대형 서비스에서도 ML 프로젝트를 fastapi로 빌드했다고 한다. uvicorn uvloop, httptools를 사용해 가볍고 빠른 ASGI 서버를 구현할 수 있다. gunicorn과 함께 사용하려면 uvicorn w.. konlpy + fastapi Docker Image로 머신러닝 환경 구축하기 konlpy에서 자바를 사용하기때문에 우분투 이미지를 베이스로, java와 python이 함께 깔려있어야 한다. 첫 설정에 어려움이 많아 docker image로 만들어 허브에 올려놓았다. Docker Hub Docker Hub hub.docker.com 필요 조건 - requirements.txt (docker 내에서 uvicorn으로 실행하므로 uvicorn은 꼭 있어야 한다) 실행 - 도커 이미지 가져오기 docker pull roseline124/konlpy-fastapi - 컨테이너 실행 docker run -d --name -p 80:80 roseline124/konlpy-fastapi dockerfile FROM ubuntu:latest LABEL maintainer="roseline124 .. 이전 1 다음
