Phoenix LiveView와 Python 머신러닝 모델 연동 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 머신러닝, 웹 개발

대상자

• *대상자**: Elixir/Phoenix 개발자 및 Python 머신러닝 개발자
• *난이도**: 중급 이상 (LiveView 및 FastAPI 경험 필요)

핵심 요약

• Phoenix LiveView + Python ML 모델을 통해 실시간 AI 기능 구현 가능
• FastAPI로 Python 모델을 REST API로 래핑하여 사용 (예: my_model.predict)
• LiveView에서 Task.async로 비동기 요청 처리 및 실시간 UI 업데이트
• Finch 또는 Req 사용, API 키/캐싱/레이트 제한 등 보안 및 성능 고려사항 포함

섹션별 세부 요약

1. 실시간 AI 기능의 필요성

• 사용자 경험 향상을 위한 스마트 검색, AI 글쓰기 도우미, 예측 대시보드, 맞춤형 경험 제공
• Phoenix LiveView의 실시간 UI와 Python의 머신러닝 강점을 결합

2. Python ML 서비스 구현 (FastAPI 예시)

• FastAPI와 Pydantic 사용으로 간단한 REST API 구현
• 예:

@app.post("/predict")
def predict(input: Input):
    result = my_model.predict(input.text)
    return {"sentiment": result.label, "confidence": result.score}

• 로컬 또는 Docker 환경에서 실행 가능

3. LiveView에서 Python 모델 호출

• Finch으로 HTTP 요청 보내기:

Finch.build(:post, "http://localhost:8000/predict", body)
|> Finch.request(MyApp.Finch)

• Task.async로 비동기 처리 및 UI 상태 업데이트 (assign(socket, predicting: true))

4. 실시간 UI 업데이트 및 예제

• 감정 분석 결과 실시간 표시:

<%= @sentiment %> (Confidence: <%= (@confidence * 100) |> round %>%)

• 텍스트 기반 예측: MyApp.AI.generate(text) 활용
• 제품 선택 시 가격 예측: MyApp.Forecaster.predict(sku) 활용

5. 보안 및 성능 고려사항

• Finch/Req 사용, API 키/OAuth 추가, 레이트 제한/캐싱 적용
• Task.async로 LiveView 응답성 유지, 입력/출력 로깅

6. 성능 향상 전략

• Elixir NIFs로 모델 이식 (Rustler, Zigler)
• Axon (Elixir 네이티브 ML) 사용
• GenServer 큐로 예측 요청 배치 처리

결론

• Phoenix LiveView + Python ML 결합으로 JS 없이 실시간 AI 기능 구현 가능
• FastAPI + Finch 활용, Task.async 및 Finch 사용 필수
• 보안 및 성능 고려사항 (API 키, 캐싱, 로깅) 적용하여 안정적인 시스템 구축