AWS SageMaker를 활용한 ML 모델 배포 및 프론트엔드 연동 가이드

핵심 기술: 본 가이드는 머신러닝 모델(.pkl 파일)을 AWS SageMaker에 배포하고, AWS Lambda와 API Gateway를 통해 프론트엔드 애플리케이션과 연동하여 실시간 예측 서비스를 구축하는 과정을 상세히 안내합니다.

기술적 세부사항:
* 모델 준비: 학습된 모델을 joblib을 사용하여 .pkl 파일로 저장하고, .tar.gz 형식으로 압축합니다.
* AWS S3 설정: 모델 압축 파일을 저장할 S3 버킷을 생성하고 파일을 업로드합니다.
* SageMaker 환경 설정: SageMaker 도메인을 설정하고 SageMaker Studio를 실행하여 JupyterLab 워크스페이스를 생성합니다.
* SageMaker Python SDK 활용: SageMaker Python SDK를 설치하고 IAM 역할 설정을 포함한 세션을 구성합니다.
* 추론 스크립트 작성 ('inference.py'): 모델 로딩(model_fn), 입력 데이터 전처리(input_fn), 예측(predict_fn), 출력 형식 지정(output_fn)을 포함하는 스크립트를 작성합니다.
* 모델 배포: S3의 모델 아티팩트와 추론 스크립트를 지정하여 SageMaker 엔드포인트를 배포합니다. ml.m5.large와 같은 인스턴스 타입을 활용합니다.
* 엔드포인트 테스트: 배포된 SageMaker 엔드포인트로 샘플 데이터를 전송하여 예측 결과를 확인합니다.
* AWS Lambda 통합: 모델 예측을 수행하는 Lambda 함수를 생성하고, SageMaker 엔드포인트 호출 권한을 부여합니다.
* API Gateway 연동: Lambda 함수를 API Gateway와 연결하여 외부에서 접근 가능한 REST API 엔드포인트를 생성합니다.

개발 임팩트: 이 가이드를 통해 개발자는 복잡한 머신러닝 모델을 안정적으로 프로덕션 환경에 배포하고, 다양한 프론트엔드 애플리케이션에서 사용할 수 있는 실시간 예측 API를 구축할 수 있습니다. 이는 ML 모델의 활용성을 극대화하고 MLOps 파이프라인 구축의 기반을 마련하는 데 기여합니다.

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톤앤매너: 전문적이고 기술 중심적이며, 단계별 지침을 명확하게 제공하는 학습 가이드 스타일입니다.