스케일 가능한 AI 앱 개발: React와 FastAPI 활용 가이드
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
웹 개발
대상자
- *AI/ML 개발자 및 웹 개발자**
- 난이도: 중간 (기초 프레임워크 지식 필요)
- 주요 역량: 프론트엔드(React), 백엔드(FastAPI), ML 모델 통합
핵심 요약
- React/Next.js + FastAPI는 AI 앱 개발에 최적화된 기술 스택
- FastAPI는 비동기 처리 및 ML 모델 통합을 위한
pipeline
/openai
API 지원 - 배포: Vercel(프론트엔드) + Render/Railway (백엔드)
섹션별 세부 요약
1. 기술 스택 구성
- 프론트엔드: React.js 또는 Next.js (상호작용형 UI)
- 백엔드: FastAPI (Python 기반, 비동기 처리 지원)
- ML 모델 통합: Hugging Face, OpenAI API, 자체 모델
- 데이터베이스: Supabase, PostgreSQL, MongoDB (선택적)
2. FastAPI 백엔드 구현 예제
main.py
에서TextInput
클래스 정의 (Pydantic 기반)/api/analyze/
엔드포인트:
```python
@app.post("/api/analyze/")
def analyze_text(payload: TextInput):
result = classifier(payload.text)
return {"label": result[0]['label'], "score": result[0]['score']}
```
- CORS 설정:
CORSMiddleware
추가로 프론트엔드와의 통신 가능
3. React 프론트엔드 구현
App.js
에서useState
및axios
사용:
```javascript
const handleSubmit = async () => {
const res = await axios.post("http://localhost:8000/api/analyze/", { text });
setResult(res.data);
};
```
- Hugging Face 감정 분류기 통합 예시 포함
4. 배포 및 확장성
- 프론트엔드: Vercel 사용 (https://vercel.com)
- 백엔드: Render 또는 Railway 사용 (https://render.com, https://railway.app)
- LLM 통합: OpenAI API를 통해 GPT-4 모델 활용 가능
결론
- React + FastAPI 스택은 AI 앱 개발의 유연성과 확장성을 동시에 제공
- CORS 미들웨어 설정 및 비동기 처리는 실무에서 필수
- Vercel + Render 배포 조합으로 빠른 프로토타입 및 확장 가능