Docker & FastAPI를 활용한 AI 모델 서빙 및 REST API 구축
강좌 소개
데이터 과학자가 만든 모델을 실제 사용자가 호출할 수 있는 웹 서비스(RESTful API) 형태로 완성도 높게 제품화(Productization)하는 엔지니어링 과정입니다.
비동기 고성능 파이썬 웹 프레임워크인 FastAPI를 활용하여 Pydantic 데이터 검증, 예외 처리, 비동기 추론 엔드포인트를 구현합니다. 나아가 Docker 컨테이너로 모델과 의존성을 완벽히 패키징하여 어디서나 재현 가능한 서빙 환경을 구축합니다.
이 강좌에서 배우는 것들
- FastAPI를 활용한 고성능 머신러닝 추론 REST API 설계
- Pydantic 기반의 엄격한 입력 데이터 유효성 검증 및 Swagger 문서화
- Docker 멀티스테이지 빌드를 통한 경량 배포 이미지 생성
- 모델 메모리 캐싱 및 비동기 엔드포인트 부하 최적화
교육 과정 (Curriculum)
Section 1: FastAPI 기초와 비동기 웹 프레임워크
- 전통적 Flask vs 현대적 FastAPI의 성능과 비동기 지원 비교
- FastAPI 라우팅, 경로 매개변수 및 쿼리 매개변수 기초
- Pydantic 모델을 활용한 자동 데이터 검증 및 Swagger UI
Section 2: 머신러닝 모델 로딩과 추론 엔드포인트
- lifespan 이벤트를 활용한 모델 사전 로드 및 메모리 상주
- 단일 예측(/predict) 및 배치 예측(/predict-batch) API 설계
- 입력 데이터 전처리 오류 처리 및 구조화된 JSON 에러 응답
Section 3: Docker 패키징과 실전 배포
- Dockerfile 작성 원칙과 의존성(requirements.txt) 관리
- Docker 이미지 빌드, 컨테이너 실행 및 포트 포워딩
- Gunicorn + Uvicorn 워커 프로세스 튜닝과 프로덕션 컨테이너 최적화
필수 조건
- 파이썬 기초 문법
- 머신러닝 모델 학습 기본 이해
수강 대상
- 학습된 AI 모델을 백엔드 API 서비스로 직접 배포하고 싶은 데이터 과학자
- AI 모델 추론 서비스를 안정적으로 운영하려는 백엔드 개발자
- Docker 컨테이너 기반 클라우드 배포를 배우려는 엔지니어