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.py에서 TextInput 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.js에서 useStateaxios 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 유연성확장성을 동시에 제공
  • CORS 미들웨어 설정비동기 처리는 실무에서 필수
  • Vercel + Render 배포 조합으로 빠른 프로토타입 및 확장 가능