728x90 파이썬api2 [PYTHON] 머신러닝 모델을 REST API로 배포하는 7가지 방법과 성능 해결 차이점 분석 인공지능 모델을 학습시키는 것보다 더 중요한 것은, 학습된 모델을 실제 서비스 환경에서 사용자가 이용할 수 있도록 "서빙(Serving)"하는 것입니다. 파이썬(Python) 생태계는 이를 위해 Flask, FastAPI, Django와 같은 전통적인 웹 프레임워크부터 Ray Serve, BentoML과 같은 전문 서빙 도구까지 다양한 선택지를 제공합니다. 본 가이드에서는 단순한 'Hello World' 수준을 넘어, 실무 현장에서 모델 결과값의 지연 시간(Latency)을 줄이고 처리량(Throughput)을 극대화하여 API 형태로 반환하는 구체적인 전략을 다룹니다.1. 모델 서빙 프레임워크별 핵심 차이점 및 선택 기준프로젝트의 규모와 요구사항에 따라 적절한 도구를 선택하는 것이 첫 번째 단계입니다... 2026. 4. 11. [PYTHON] requests로 배우는 실전 API 호출 완벽 가이드 웹 개발과 데이터 활용의 중심에는 API가 있습니다. Python은 간결한 문법과 풍부한 표준 라이브러리 덕분에 API 호출에 매우 적합한 언어입니다. 그중에서도 requests는 RESTful API 통신을 가장 쉽게 구현할 수 있는 대표적인 라이브러리입니다. 이 글에서는 Python requests를 사용한 API 요청/응답 구조, 실전 활용 팁, 그리고 예외 처리까지, API 호출의 모든 것을 다룹니다.API와 requests의 기본 이해API란 무엇인가?API(Application Programming Interface)는 소프트웨어 간 데이터와 기능을 주고받기 위한 인터페이스입니다. REST API는 URL 기반으로 데이터를 주고받으며, HTTP 프로토콜(GET, POST, PUT, DELETE.. 2025. 7. 23. 이전 1 다음 728x90
