📘 7. 실제 적용 사례 & 베스트 프랙티스모델 배포는 단순한 API 개발을 넘어, 산업별 요구사항을 반영한 전략 수립, 운영 중 발생하는 문제 해결, 지속 가능한 자동화 체계 구축이 핵심입니다.🔹 7.1 산업별 배포 사례🏦 금융 (Finance)적용 분야방식 / 특징사기 탐지Kafka 기반 스트리밍 + 실시간 탐지 모델 API 서빙 (Python + FastAPI)신용 점수 산정주기적 배치 예측 + 설명 가능한 모델(SHAP)로 규제 대응대출 승인 자동화REST API 형태 모델 배포, 입력-예측-근거 로그 저장 필수💼 기업 사례:Capital One: Seldon Core + Kubernetes로 실시간 모델 서빙 → Canary 배포 후 자동 롤백은행연합회 AI 신용평가 모델: XAI 기반 ..

📘 4. 모델 서빙 도구 및 플랫폼 (Model Serving Tools & Platforms)모델 서빙은 머신러닝 모델을 실시간 또는 배치 형태로 사용자나 시스템이 사용할 수 있도록 서비스화하는 과정입니다.이를 위한 도구와 플랫폼은 개발 목적, 규모, 예산, 운영환경에 따라 선택하게 됩니다.🔹 4.1 Flask / FastAPI / Django✅ 개요Python 기반 웹 프레임워크로, 모델을 웹 API 형태로 쉽게 서빙할 수 있도록 해줍니다.도구특징Flask가장 가볍고 단순한 웹 프레임워크. 빠른 프로토타이핑에 적합FastAPI비동기 처리와 자동 문서화 지원. 빠르고 현대적인 API 구축 가능Django풀스택 웹 프레임워크. 대규모 웹서비스에 적합한 구조 제공✅ 최신 버전 (2025년 3월 기준)F..

📘 1. 모델 배포 개요 (Model Deployment Overview)1.1 모델 배포란?모델 배포(Model Deployment)란,개발 환경에서 학습시킨 머신러닝 모델을 실제 서비스 환경에 적용(운영)할 수 있도록 내보내는 과정을 말합니다.즉, "모델이 예측만 잘하면 끝이 아니라, 실제 사용자나 시스템이 사용할 수 있도록 만드는 단계"입니다.예시:영화 추천 모델을 만들었더라도, 이걸 웹사이트나 앱에 연결해 사용자에게 실제로 추천해줘야 의미가 있습니다.이 연결 과정이 바로 "배포"입니다.1.2 왜 모델을 배포해야 하는가?모델 배포는 단순한 기술 작업이 아니라, 비즈니스 가치를 창출하기 위한 필수 과정입니다.다음과 같은 이유로 중요합니다:✅ 1) 실제 사용자에게 서비스를 제공하기 위해사용자가 웹사이..