ㅁ 배포 방식

ㅇ 정의:
AI 모델을 실제 환경에 배포하기 위해 사용하는 다양한 방법과 도구를 의미하며, 효율성과 확장성을 고려하여 선택됨.

ㅇ 특징:
– 다양한 프레임워크와 호환성을 제공.
– 배포 환경에 따라 유연한 설정 가능.
– 모델 업데이트 및 버전 관리를 지원.

ㅇ 적합한 경우:
– 실시간 예측이 필요한 애플리케이션.
– 대규모 사용자 요청을 처리해야 하는 시스템.
– 지속적인 모델 개선과 배포가 요구되는 환경.

ㅇ 시험 함정:
– 배포 방식의 선택 기준에 대한 혼동.
– 배포 도구의 특징과 사용 사례를 정확히 이해하지 못함.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “배포 방식은 모델의 특성과 환경에 따라 선택된다.”
– X: “모든 AI 모델은 동일한 배포 방식을 사용해야 한다.”

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1. TorchServe

ㅇ 정의:
PyTorch 모델을 배포하기 위한 오픈소스 도구로, 모델 서빙과 관리 기능을 제공.

ㅇ 특징:
– RESTful API를 통해 모델 서빙 가능.
– 다중 모델 배포 및 관리 지원.
– 모델 버전 관리 및 확장성 제공.
– 사용자 정의 핸들러를 활용한 맞춤형 요청 처리 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– PyTorch로 개발된 모델을 효율적으로 배포하려는 경우.
– 대규모 트래픽을 처리해야 하는 실시간 애플리케이션.
– 모델 업데이트와 유지보수가 빈번히 필요한 환경.

ㅇ 시험 함정:
– TorchServe와 다른 서빙 도구의 차이점을 혼동.
– RESTful API의 활용 방식에 대한 오해.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “TorchServe는 PyTorch 모델의 서빙과 관리를 지원한다.”
– X: “TorchServe는 TensorFlow 모델 서빙에 최적화되어 있다.”

ㅁ 추가 학습 내용

TorchServe를 사용할 때 발생할 수 있는 주요 문제점과 이를 해결하기 위한 전략을 학습하기 위해 다음과 같은 내용을 정리하여 학습하면 효과적입니다.

1. TorchServe의 성능 최적화 방법:
– **모델 최적화**: 모델을 TorchScript로 변환하여 실행 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄이는 방법을 학습합니다.
– **배치 요청 처리**: 배치 크기를 적절히 설정하여 요청 처리 효율성을 극대화하는 방법을 익힙니다.
– **스레드 및 워커 설정**: TorchServe 설정 파일에서 워커의 수와 스레드풀 크기를 조정하여 성능을 최적화하는 방법을 학습합니다.
– **모니터링 및 로깅**: TorchServe의 내장 모니터링 도구를 사용하여 병목 현상을 파악하고, 로그를 분석하여 성능 문제를 진단하는 방법을 익힙니다.

2. 사용자 정의 핸들러 작성 시 주의사항:
– **입출력 형식 정의**: 모델의 입력과 출력 형식을 명확히 정의하고, TorchServe의 요구 사항에 맞게 핸들러를 작성하는 방법을 학습합니다.
– **에러 처리**: 입력 데이터 유효성 검사 및 예외 처리 코드를 추가하여 핸들러의 안정성을 높이는 방법을 익힙니다.
– **모듈화**: 핸들러 코드를 모듈화하여 재사용성을 높이고, 유지보수를 용이하게 하는 방법을 학습합니다.
– **추가 요구사항 처리**: 예를 들어, 전처리 및 후처리 로직을 핸들러에 통합하는 방법을 학습합니다.

3. 다중 모델 배포 시 발생할 수 있는 충돌 문제와 해결 방안:
– **포트 충돌 방지**: 각 모델에 고유한 포트를 할당하거나, 포트 자동 할당 기능을 사용하는 방법을 학습합니다.
– **자원 격리**: CPU, GPU, 메모리와 같은 자원을 모델별로 격리하여 충돌을 방지하는 방법을 익힙니다.
– **모델 버전 관리**: 동일한 모델의 여러 버전을 관리하고 배포하는 방법을 학습합니다.
– **로드 밸런싱**: 다중 모델 요청을 효율적으로 처리하기 위해 로드 밸런싱을 설정하는 방법을 학습합니다.
– **캐싱 및 세션 관리**: 모델 간의 데이터 충돌을 방지하기 위해 캐싱 및 세션 관리 전략을 설계하는 방법을 익힙니다.

위 내용을 체계적으로 학습하면 TorchServe를 사용할 때 직면할 수 있는 문제를 효과적으로 해결할 수 있으며, 시험 대비에도 큰 도움이 될 것입니다.