[ Industrial AI ] 11-1 AI 모델 공유하기

[email protected]  |  2025-05-20 16:19

1. Google Colab

  1. 무료 클라우드 Jupyter Notebook, 설치 없이 브라우저에서 모델 실행 및 공유.
  2. GPU/TPU로 딥러닝 모델(BERT 등) 실행, Google Drive로 데이터 저장, 링크로 공유.
  3. 적용 사례: 스타트업에서 BERT로 고객 리뷰 감정 분석 PoC, 링크로 팀 공유.
  4. 초보자 친화적, 환경 설정 불필요, 단 무료 티어는 실행 시간 제한.
  5. Google Colab Features

2. Streamlit, FastAPI + Streamlit/Panel, Plotly/Dash

  1. Streamlit과 FastAPI 중심으로 MVP 공유, Panel은 대규모 데이터 대안, Plotly/Dash는 추가 옵션.
  2. 실무 워크플로우(백엔드 + 프론트엔드)로 PoC에서 프로덕션 확장 흐름 전달.
  3. Plotly/Dash는 HTML 지식 필요로 애매, 직접 개발 선호.
2-1: Streamlit Fullstack
  1. Streamlit 단독으로 모델 추론과 UI 구현.
  2. 텍스트 입력, 슬라이더 등 위젯, Plotly/Altair로 시각화, Streamlit Community Cloud로 배포.
  3. 적용 사례: 소매업에서 고객 이탈 예측 앱, 마케팅 팀이 고객 데이터 입력해 예측 결과 확인.
  4. 장점:
  5. Python만으로 빠른 개발.
  6. 비기술자 친화적.
  7. 별도의 네트워크 설정 없이 Streamlit 실행만으로 동일 네트워크에서 브라우저 접근 가능.
  8. 단점: 대규모 데이터(10만 행 이상) 처리 느림.
  9. Streamlit Documentation
2-2: FastAPI + Streamlit
  1. FastAPI로 모델 서빙 API, Streamlit으로 UI 제공.
  2. FastAPI는 ML 모델(BERT, LightGBM) 통합, Streamlit은 API 호출로 결과 시각화.
  3. 적용 사례: 헬스케어 기업에서 환자 데이터 입력 → FastAPI로 질병 예측 → Streamlit 대시보드 공유.
  4. 백엔드-프론트엔드 분리로 확장성 강화, 실무적 워크플로우.
  5. FastAPI Documentation
  6. Streamlit Documentation
2-3: FastAPI + Panel
  1. FastAPI로 API, Panel로 대규모 데이터 및 고급 UI 구현.
  2. Panel은 Holoviz 생태계의 대시보드 도구, 대규모 데이터 PoC에 검토할 만함.
  3. Holoviz 생태계:
  4. Holoviews (선언적 시각화), Datashader (100만~수십억 포인트 시각화), HvPlot (데이터프레임 플롯), GeoViews (지리 공간), Param (파라미터 관리).
  5. 대규모 데이터와 연구(천문학, 지리 공간 분석)에 강력.
  6. 적용 사례: 물류 기업에서 100만 행 공급망 데이터 분석, Panel로 동적 대시보드 제공.
  7. 다중 페이지 UI, Datashader로 대규모 시각화, 단 학습 곡선과 배포 복잡성 존재.
  8. Panel Documentation
  9. Holoviz Ecosystem
  10. Datashader Documentation
  11. Holoviews Documentation
Plotly/Dash (추가 옵션)
  1. Plotly는 인터랙티브 시각화, Dash는 Plotly 기반 웹 대시보드.
  2. 중규모 데이터(10만~100만 포인트) 적합, 기업용 활용.
  3. 적용 사례: 금융 기업에서 투자 포트폴리오 대시보드, 마케팅 데이터 시각화.
  4. HTML/CSS 지식 필요, 초보자에게 애매해 직접 개발 선호되는 경우 많음.
  5. Streamlit, FastAPI + Streamlit/Panel 외에 Dash로도 공유 가능, 단 복잡성 고려.
  6. Dash Documentation

3. 클라우드 MLOps

  1. Google Cloud Vertex AI와 Amazon SageMaker를 서비스 소개로 다루며, 실서비스를 위한 확장 옵션 제시.
  2. Google Cloud Vertex AI:
  3. 관리형 ML 플랫폼, AutoML로 코드 없이 이미지, 텍스트, 표 데이터에 대한 분류, 회귀, 객체 탐지 모델 학습.
  4. 사용자 정의 모델(Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) 학습, 배포, GPU/TPU 활용.
  5. 데이터 준비(자동 라벨링, 전처리 도구), 모델 평가(성능 메트릭, 혼동 행렬), 하이퍼파라미터 튜닝.
  6. 예측 엔드포인트 생성(실시간/배치 예측), 워크플로우 자동화(데이터 수집 → 학습 → 배포 파이프라인).
  7. 모니터링(데이터 드리프트, 모델 성능 저하 감지), 설명 가능 AI(XAI)로 예측 근거 제공.
  8. 딥러닝 모델(예: PyTorch 기반 이미지 인식, NLP 모델) 학습, 대규모 데이터 처리, 실시간 서빙.
  9. Amazon SageMaker:
  10. AWS ML 플랫폼, Jupyter Notebook 통합으로 데이터 과학자 친화적.
  11. 데이터 전처리(Feature Store, 데이터 변환), AutoML로 빠른 모델 생성.
  12. 사용자 정의 모델(Python, TensorFlow, PyTorch, XGBoost) 학습, GPU/TPU 지원, 분산 학습 가능.
  13. 모델 배포(실시간/배치 예측 엔드포인트), A/B 테스트, 모델 버저닝.
  14. SageMaker Studio로 시각적 워크플로우(데이터 준비 → 학습 → 배포), 파이프라인 자동화.
  15. 모니터링(모델 성능, 데이터 드리프트), SageMaker Clarify로 편향 분석 및 설명 가능성 제공.
  16. 딥러닝 모델(예: PyTorch로 객체 탐지, 텍스트 생성) 학습, 대규모 데이터셋 처리, 프로덕션 서빙.
  17. MVP 단계에서는 Colab/Streamlit 중심, Vertex AI와 SageMaker는 프로덕션 준비 옵션으로 대부분 ML 워크플로우 지원.
  18. Google Cloud Vertex AI
  19. Amazon SageMaker