서버리스 컴퓨팅이 AI 배포를 어떻게 간소화하는지 알아보세요. 효율적인 머신러닝 추론을 위해 Ultralytics 활용하여 확장 가능하고 비용 효율적인 워크플로를 구축하는 방법을 배워보세요.
서버리스 컴퓨팅은 개발자가 인프라 관리의 복잡성 없이 애플리케이션을 구축하고 실행할 수 있도록 하는 클라우드 실행 모델입니다. 이 패러다임에서 클라우드 공급자는 서버 할당 및 프로비저닝을 동적으로 관리하여 사용자에게 기반 하드웨어와 운영 체제를 추상화합니다. 코드는 HTTP 요청, 데이터베이스 수정, 파일 업로드와 같은 특정 이벤트에 의해 트리거되는 상태 비저장 컨테이너에서 실행됩니다. 이 접근 방식은 현대 클라우드 컴퓨팅 전략과 매우 밀접한 관련이 있습니다. 조직은 소비한 컴퓨팅 시간에 대해서만 비용을 지불하며, 트래픽 수요에 따라 0개에서 수천 개의 인스턴스로 확장함으로써 확장성 요구 사항을 자동으로 준수할 수 있기 때문입니다.
서버리스 컴퓨팅의 핵심에는 FaaS(Function-as-a-Service) 개념이 자리 잡고 있습니다. 이는 애플리케이션을 개별적인 작업을 수행하는 독립적인 함수들로 분해하는 방식입니다. 머신 러닝(ML) 실무자에게 이는 모델 배포를 위한 간소화된 경로를 제공합니다. 트래픽이 적은 시간대에 유휴 상태인 전용 서버를 유지 관리하는 대신, 서버리스 함수는 데이터 처리를 위해 필요에 따라 즉시 가동되고 작업 완료 후 즉시 종료될 수 있습니다.
그러나 이 아키텍처에서 핵심 고려 사항은 "콜드 스타트"입니다. 즉, 함수가 처음 호출되거나 일정 기간 비활성 상태 이후에 호출될 때 발생하는 지연 시간입니다. 이를 완화하기 위해 개발자들은 YOLO26과 같은 경량 아키텍처나 모델 양자화 같은 기법을 자주 사용해 빠른 로딩 시간을 보장합니다. 이는 낮은 추론 지연 시간을 유지하는 데 필수적입니다.
서버리스 아키텍처는 이벤트 기반 컴퓨터 비전(CV) 워크플로우 및 데이터 파이프라인에 특히 효과적입니다.
다음 코드는 개념적인 서버리스 핸들러를 보여줍니다. 이 핸들러는 "웜 스타트"(요청 사이에도 컨테이너가 활성 상태를 유지하는 것)의 이점을 활용하기 위해 전역 모델 인스턴스를 초기화하고, 들어오는 이미지 경로를 처리합니다.
from ultralytics import YOLO
# Initialize the model outside the handler to cache it for subsequent requests
# YOLO26n is ideal for serverless due to its compact size and speed
model = YOLO("yolo26n.pt")
def lambda_handler(event, context):
"""Simulates a serverless function handler triggered by an event. 'event' represents the input payload containing
the image source.
"""
image_source = event.get("url", "https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
# Perform inference
results = model(image_source)
# Return prediction summary
return {
"statusCode": 200,
"body": {
"objects_detected": len(results[0].boxes),
"top_class": results[0].names[int(results[0].boxes.cls[0])] if len(results[0].boxes) > 0 else "None",
},
}
서버리스 컴퓨팅을 이해하려면 MLOps에서 흔히 사용되는 다른 인프라 모델과 이를 구분해야 합니다.
서버리스 아키텍처를 활용함으로써 개발자는 비용 효율적이면서 예측 불가능한 워크로드를 처리할 수 있는 강력한 AI 솔루션을 배포할 수 있습니다. 배포 전 모델 훈련 및 관리 프로세스를 간소화하기 위해 Ultralytics 같은 도구를 활용할 수 있습니다.
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