머신러닝 모델 웹 애플리케이션으로 배포하기

이전 게시글에서 머신러닝모델을 flask를 이용해서 API로 만들어보았다.

다른 어려운 설정 없이 POST나 UPDATE같은 요청을 하는 거였다면 훨씬 복잡해졌겠지만

GET으로 그냥 요청만 하고 머신러닝 자체에서 날짜를 받아와서 결과를 전달해주기때문에

서버와 클라이언트 간에 통신을 하는 코드를 작성하는데 크게 어려움은 없었다..

전에 node.js를 사용해본 적이 있는데 그것과 크게 다르지 않아서 금방 코드의 틀을 이해하고

사용해볼 수 있었던 것 같다!

 

html,css,javascript로 만든 간단한 페이지다

css를 썼다고 하기에도 디자인이 형편없지만 어쨌든 우리는 결과를 보기 위해 만들었으니 쿨하게 넘어가주시길..^^

예측결과 하단에 빈칸이 있는데 opacity를 0으로 해놔서 공간만 차지하고 있다.

 

우리의 시나리오는 주식예측하기 버튼을 누르면 콘솔에 서버에서 받아온 결과가 출력되고

예측결과에 결과가 나타나는 것이 우리 목표이다.

 

주식 예측하기 버튼을 누르자 서버에 요청을 보내 콘솔에 하락이라는 response를 받았음을 알 수 있다.

그리고 서버에서 요청받은 data를 기반으로 홈페이지에 결과를 텍스트로 띄워줬다.

 

서버에 찍힌 콘솔을 보면 날짜와 모델에 입력시킬 data갯수 그리고 요청이 잘 들어왔음을 알 수 있다.

 

마치며

머신러닝을 공부하면서 실제로 내가 원하는 모델을 만들어보고 사용해본 적이 처음이다. 비록 처음에 설정한 목표와는 다른 완성품이지만 애자일하게 잘 수정했다고 생각한다. 머신러닝으로 세상을 바라보면 해결할 수 있는 것들이 엄청 많다.

그리고 내가 생각하는 것들을 실현할 수 있는 게 너무 짜릿하다. 아직 기본적인 개념이나 이론이 부족하므로 아는 내용이더라도 계속 공부해나가야겠다고 느꼈다..

 

파이썬은 백준에서 코딩테스트 문제를 풀기 위해서 배워놓았는데 이게 또 이렇게 써먹을 줄은 몰랐다..Flask를 통해서 API를 만드는 것도 node.js를 경험해본 게 큰 도움이 됐다.. 뭐든 배워놓으면 이렇게 저렇게 도움이 되는 것 같다.