ㅁ 배포 방식

1. Cog

ㅇ 정의:
머신러닝 모델을 손쉽게 컨테이너화하여 API 형태로 배포할 수 있도록 하는 오픈소스 도구. 주로 Replicate에서 개발 및 제공하며, 모델을 Docker 기반 환경에서 재현 가능하게 실행할 수 있음.

ㅇ 특징:
– Python, PyTorch, TensorFlow 등 다양한 프레임워크 지원
– Dockerfile 대신 cog.yaml 설정 파일을 통해 환경 정의
– 로컬 실행과 클라우드 배포 모두 지원
– 모델 버전 관리 및 재현성 보장
– 명령어 기반(cog run, cog predict)으로 사용 용이

ㅇ 적합한 경우:
– 머신러닝 모델을 빠르게 API 형태로 외부 서비스에 제공하고자 할 때
– 모델 실행 환경을 표준화하고 재현성을 확보해야 할 때
– 데이터 과학자와 개발자 간 협업이 필요한 경우

ㅇ 시험 함정:
– Cog는 모델 학습 도구가 아니라 배포 도구임 → 학습 과정과 혼동 주의
– Docker를 완전히 대체하는 것이 아니라 내부적으로 Docker를 활용함
– 클라우드 서비스 전용이 아닌 로컬 환경에서도 사용 가능

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: Cog는 머신러닝 모델을 컨테이너화하여 API로 배포하는 오픈소스 도구이다.
X: Cog는 모델을 자동으로 학습시켜주는 AutoML 플랫폼이다.
O: Cog는 Docker를 기반으로 환경을 재현 가능하게 구성한다.
X: Cog는 Docker 없이 완전히 독립적으로 동작한다.

ㅁ 추가 학습 내용

Cog 사용 시 주의 사항과 학습 포인트 정리

1. GPU 지원 설정
– cog.yaml 파일의 build.gpu 옵션을 통해 GPU 사용 여부를 설정해야 한다.

2. 모델 파일 경로 관리
– 모델 파일의 위치와 경로를 정확히 관리해야 오류를 방지할 수 있다.

3. 예측 실행 방식
– REST API뿐 아니라 CLI(Command Line Interface) 기반 예측 실행도 가능하다.
– 시험 문제에서 API만 지원한다고 단정하는 문장은 함정이 될 수 있다.

4. Replicate 플랫폼 연계
– cog push 명령어로 모델을 업로드하고 버전을 관리하는 절차를 숙지해야 한다.
– 실무와 시험 모두에서 유용한 지식이다.

5. 빌드 및 성능 최적화
– Docker 이미지 캐시를 활용해 빌드 속도를 최적화할 수 있다.
– 환경 의존성을 최소화하여 배포 안정성을 높인다.
– 모델 추론 속도 향상을 위해 batch 처리 지원 여부를 확인한다.