FastAPI는 머신러닝(ML) 모델을 API 형태로 쉽게 배포할 수 있는 훌륭한 도구입니다.이 섹션에서는 FastAPI를 사용하여 ML 모델을 서빙하는 방법과 Docker를 활용한 간단한 예제를 소개합니다.FastAPI로 ML 모델 서빙하기ML 모델을 FastAPI로 서빙하기 위해서는 기본적으로 다음 단계를 따라야 합니다:모델 로드: 학습된 ML 모델을 로드합니다API 엔드포인트 정의: 클라이언트가 요청을 보낼 수 있는 API 엔드포인트를 정의합니다요청 처리: 클라이언트로부터 받은 데이터를 모델에 입력하고 예측 결과를 반환합니다FastAPI가 ML 모델 서빙에 적합한 이유고성능: 비동기 처리로 높은 처리량 제공자동 문서화: Swagger UI를 통한 자동 API 문서 생성타입 힌팅: Pydantic을 ..
