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머신러닝 서비스를 fastapi로 하는이유, 대규모 llm도 python으로 배포하는것인가 ?

leopard4 2025. 3. 10. 08:37
왜 보통 머신러닝 서비스를 배포할때 fastapi를 사용하는것같지?? go나 c 같은 컴파일언어로 배포하면 속도와 자원측면에서 유리한것아닌가 ?

 

 
Qwen2.5-Max

오늘 사용자가 머신러닝 서비스 배포 시 FastAPI를 사용하는 이유에 대해 질문했어. 사용자는 Go나 C 같은 컴파일 언어가 속도와 자원 측면에서 더 유리할 것 같다고 생각하는데, 왜 FastAPI를 많이 사용하는지 궁금해하는 것 같아.

먼저, FastAPI가 인기 있는 이유를 파악해야 해. Python 기반의 프레임워크라서 머신러닝 모델과의 통합이 쉽다는 점을 들어야겠지. 머신러닝 모델 대부분이 Python으로 개발되니까 배포 시 자연스럽게 연결된다는 거야.

또한 개발 생산성과 개발 속도가 중요한 요소일 거야. FastAPI는 간결한 코드로 API를 빠르게 만들 수 있어서 프로토타이핑이나 빠른 배포에 유리해. Go나 C는 성능은 좋지만 개발 시간이 더 걸리니까 초기 단계에서의 선택이 다를 수 있다고 설명해야겠어.

성능 측면에서는 Go나 C가 우수하지만, 실제 서비스 환경에서는 병목 현상이 모델 자체에 있을 수 있다는 점도 언급해야 할 것 같아. 모델 추론 시간이 길다면 API 서버의 언어 성능 차이는 상대적으로 작을 수 있다고.

또한 FastAPI의 비동기 처리 기능과 ASGI 지원으로 동시성 처리가 가능해서 고성능을 유지할 수 있다는 점도 강조해야 해. Python의 생태계가 풍부하고, 유지보수 및 커뮤니티 지원도 좋기 때문에 선택하는 경우가 많다고 설명하면 좋을 것 같아.

마지막으로 사용자가 고려해야 할 상황별 적합성에 대해 이야기해주면 좋겠어. 예를 들어, 초고속 처리가 필요한 경우 Go나 C를 사용할 수 있지만, 개발 속도와 ML 통합이 중요하면 FastAPI가 더 낫다고 정리해주는 게 좋을 듯.

머신러닝 서비스 배포 시 FastAPI 를 주로 사용하는 이유는 개발 생산성 , ML 생태계와의 통합 용이성 , 유연성 때문입니다. Go나 C/C++ 같은 컴파일 언어가 성능 면에서 우수하지만, 실제 서비스 시나리오에서는 다음과 같은 이유로 FastAPI가 선호됩니다:

1. 머신러닝 생태계와의 자연스러운 통합

  • Python 기반 :
    대부분의 머신러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn 등)는 Python에서 개발되며, 모델 학습/로딩/추론 파이프라인이 Python 중심으로 구성됩니다.
    • 예: torch.load(), joblib.load()로 모델을 바로 불러와 FastAPI 엔드포인트에 통합 가능.
  • 의존성 관리 용이 :
    Python 패키지 관리자(pip)로 ML 라이브러리 설치가 간편하며, FastAPI는 이러한 환경과 원활하게 호환됩니다.

2. 개발 속도와 생산성

  • 간결한 코드 :
    FastAPI는 데코레이터(@app.get, @app.post)로 API 엔드포인트를 직관적으로 정의할 수 있어, 수십 줄의 코드로 완전한 REST API 를 구축할 수 있습니다.
    python
    from fastapi import FastAPI
import pickle

app = FastAPI()
model = pickle.load(open("model.pkl", "rb"))

@app.post("/predict")
async def predict(data: dict):
    prediction = model.predict([data["features"]])
    return {"prediction": prediction.tolist()}
  • 자동 문서화 :
    Swagger UI와 ReDoc이 기본 제공되어 API 테스트 및 문서화 시간을 절약합니다.

 

3. 성능: FastAPI의 숨은 강점

  • 비동기 처리 :
    FastAPI는 **ASGI(Asynchronous Server Gateway Interface)**를 지원해 비동기 요청 처리가 가능합니다.
    • 고속 I/O 작업(예: 대용량 파일 처리, 외부 API 호출)이나 모델 병렬 추론 시 동시성 성능이 우수합니다.
  • Uvicorn + Gunicorn 조합 :
    FastAPI 앱은 Uvicorn(Gunicorn으로 프로세스 관리)으로 실행 시, CPython의 GIL(Global Interpreter Lock) 제약을 우회해 멀티코어 활용이 가능합니다.

4. Go/C의 한계: ML 통합 복잡성

  • 모델 변환 오버헤드 :
    Go나 C로 배포하려면 Python 모델을 ONNX , TensorFlow Lite , C++용 TorchScript 등으로 변환해야 합니다.
    • 변환 과정에서 정확도 저하나 호환성 문제가 발생할 수 있습니다.
  • 라이브러리 부재 :
    Python 생태계의 풍부한 ML 유틸리티(예: pandas로 데이터 전처리)를 직접 구현해야 합니다.
  • 개발 시간 증가 :
    Python 대비 코드량이 많아지고, 디버깅이 복잡해집니다.

5. 실제 서비스에서의 병목 현상

  • 모델 추론 시간 :
    API 서버의 언어 성능 차이는 모델 자체의 추론 시간 에 비하면 미미합니다.
    • 예: ResNet-50 이미지 분류는 Python에서도 1회 추론에 약 0.10.5초 소요 → FastAPI의 추가 지연은 1 5ms 미만.
  • 스케일링 전략 :
    성능 이슈 발생 시 자동 스케일링 , 모델 서빙 전용 도구(TorchServe, TensorFlow Serving) , GPU 가속 으로 해결하는 것이 더 효율적입니다.

6. 상황별 적합 언어 선택 가이드

시나리오적합한 도구이유 [드래그]
빠른 프로토타이핑/스몰 서비스
FastAPI
개발 속도 ↑, ML 통합 용이성 ↑
초고속 처리/리소스 제약 환경
Go, C++
낮은 메모리 사용량, 높은 처리량 필요 시
대규모 프로덕션 서비스
FastAPI + 모델 서빙 도구
TorchServe, BentoML과 결합해 성능 보완
 

결론

FastAPI는 ML 워크플로우와의 시너지 , 개발 효율성 , 충분한 성능 으로 머신러닝 서비스 배포에 최적화되어 있습니다. 성능 이슈는 모델 최적화나 전용 서빙 도구로 해결하는 것이 Go/C로의 전환보다 실용적입니다. 단, 임베디드 시스템 이나 초저지연 요구사항 이 있다면 Go/C++를 고려할 수 있습니다.

 
 
그럼 보통 머신러닝이나 llm 모델은 python으로 배포하는게맞아 ?? 어떤프레임워크로?? gpt나 qwen 같은것도 python 인가 그러면 ?
 
 
 
 
Qwen2.5-Max

질문자는 Python을 사용하여 머신 러닝 또는 LLM 모델을 배포하는 것이 표준인지, 그리고 일반적으로 어떤 프레임워크가 사용되는지 질문했습니다. 또한 GPT와 Qwen을 언급하며 이 두 프레임워크가 파이썬 기반인지 궁금해했습니다. 이에 대해 자세히 설명해드리겠습니다.

먼저, 파이썬이 ML 배포에 가장 많이 사용되는 언어라는 사실을 확인해야 합니다. 하지만 그 이유는 무엇일까요? 아마도 광범위한 에코시스템 때문일 것입니다. TensorFlow, PyTorch, Hugging Face와 같은 프레임워크는 모두 Python 친화적입니다. 하지만 앞서 FastAPI와 컴파일된 언어에 대해 질문한 것처럼 사용자가 성능을 위해 Go나 C++와 같은 다른 언어를 고려하고 있을 수도 있습니다.

또한 GPT와 Qwen과 같은 LLM에 대해서도 언급했습니다. 모델 자체는 다양한 언어로 개발될 수 있지만 배포는 Python API를 통해 처리되는 경우가 많다는 점을 설명해야 합니다. 예를 들어 허깅페이스의 트랜스포머 라이브러리는 파이썬 기반입니다. 백엔드에서 성능을 위해 C++를 사용하더라도 인터페이스는 보통 Python을 사용합니다.

잠깐만요, 사용자는 전체 스택에 대해 혼란스러워할 수 있습니다. 파이썬은 속도가 느리기 때문에 배포에 사용하는 것이 효율적이지 않다고 생각할 수도 있습니다. 하지만 실제로는 모델 추론과 같은 무거운 작업은 Python에서 호출되는 최적화된 라이브러리(예: CUDA, TensorRT)가 수행합니다. 따라서 Python 계층은 단지 API를 처리할 뿐이며, 이는 FastAPI와 같은 비동기 프레임워크로 충분히 빠릅니다.

또한 특정 배포 프레임워크에 대해서도 언급해야 합니다: TensorFlow Serving, TorchServe, BentoML, FastAPI. 각각 사용 사례가 있습니다. 예를 들어, BentoML은 종속성이 있는 모델을 패키징하는 데 적합하며, FastAPI는 REST API를 빠르게 생성하는 데 적합합니다.

사용자는 대기업이 LLM을 배포하는 방식에도 관심이 있을 수 있습니다. 아마도 혼합을 사용할 수도 있습니다: API 계층에는 Python을, 추론 엔진에는 최적화된 C++/Rust를 사용합니다. 하지만 대부분의 배포 코드는 여전히 사용 편의성을 위해 Python을 사용합니다. 다른 언어가 일반적이지 않은 이유에 대해서도 언급해야 할 것 같습니다. 예를 들어, Go는 동시성 때문에 가끔 사용되기도 하지만 ML 에코시스템이 부족합니다. 따라서 단점에도 불구하고 여전히 파이썬이 가장 많이 사용됩니다.

마지막으로, 생태계와 용이성 때문에 Python이 배포의 표준이지만, 특히 성능이 중요한 부분에서는 다른 언어나 하이브리드 접근 방식을 사용하는 경우가 있다는 점을 요약합니다.

네, 머신러닝(ML)과 대형 언어 모델(LLM) 배포는 Python이 사실상의 표준 으로 사용되며, 특히 FastAPI, Flask, BentoML, Hugging Face Transformers 등의 프레임워크가 주로 활용됩니다. GPT, Qwen(본인 포함) 등 LLM도 Python 기반 API로 배포되는 경우가 대부분입니다. 아래에서 자세히 설명드리겠습니다.

1. Python이 ML/LLM 배포에 주로 사용되는 이유

(1) ML 생태계의 중심 언어

  • 프레임워크 지원 :
    • PyTorch , TensorFlow , Hugging Face 등 ML/LLM 개발 및 배포를 위한 모든 주요 도구는 Python 우선으로 개발됩니다.
    • 모델 학습 → 추론 → 배포 파이프라인이 Python에서 원활하게 연결됩니다.
  • 라이브러리 풍부성 :
    • 데이터 전처리(pandas, numpy), 모델 최적화(onnx, torchscript), API 구축(FastAPI) 등 모든 단계를 Python으로 처리할 수 있습니다.

(2) 쉬운 API 개발

  • FastAPI/Flask :
    • 수십 줄의 코드로 REST/gRPC API를 구축할 수 있습니다.
    • Swagger UI로 자동 문서화, 비동기 처리, 데이터 검증 기능이 내장되어 있습니다.
  • 예시 (FastAPI로 LLM 배포) :
    python
     
    from fastapi import FastAPI
from transformers import pipeline

app = FastAPI()
model = pipeline("text-generation", model="gpt-2")  # 또는 Qwen 모델

@app.post("/generate")
async def generate_text(prompt: str, max_length: int = 50):
    output = model(prompt, max_length=max_length)
    return {"result": output[0]["generated_text"]}

(3) 커뮤니티와 문서화

  • ML/LLM 분야의 최신 기술(예: LoRA, Quantization)은 대부분 Python으로 먼저 구현되며, 해결책을 찾기 쉬운 방대한 커뮤니티 자료가 있습니다.

2. LLM 배포를 위한 주요 프레임워크

(1) Hugging Face Transformers

  • 특징 :
    • GPT, Llama, Qwen 등 수천 개의 사전 학습 모델을 즉시 사용할 수 있습니다.
    • pipeline API로 추론을 단순화하며, Inference API로 클라우드 배포도 지원합니다.
  • 사용 예시 :
    python  
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen-7B"  # 가상의 모델명
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

(2) BentoML

  • 특징 :
    • ML 모델을 Docker 컨테이너 나 Kubernetes 에 쉽게 배포할 수 있도록 패키징합니다.
    • 모델 버전 관리, GPU 자원 할당, 모니터링 기능을 통합 제공합니다.
  • 사용 예시 :
    python
     
    # 모델 저장
    bentoml.transformers.save_model("qwen_model", model, tokenizer=tokenizer)
     
    # API 서빙
    bentoml serve service:svc --reload

(3) FastAPI + Uvicorn

  • 특징 :
    • 경량화된 비동기 서버로, 고성능 API 구축에 적합합니다.
    • LLM 추론 시 배치 처리 나 스트리밍 응답 도 구현 가능합니다.
  • 스트리밍 예시 :
    python
     
from fastapi import FastAPI, Response
import asyncio

app = FastAPI()

async def generate_stream(prompt: str):
for token in model.stream_generate(prompt):
yield token
await asyncio.sleep(0.1) # 비동기 처리

@app.get("/stream")
async def stream_generate(prompt: str):
return Response(generate_stream(prompt), media_type="text/plain")

(4) TensorFlow Serving / TorchServe

  • 특징 :
    • TensorFlow 또는 PyTorch 모델을 고성능 서버 로 배포하는 전용 도구입니다.
    • 모델 버전 관리, A/B 테스트, GPU 자원 최적화 기능이 강점입니다.
  • 사용 예시 (TorchServe) :
    bash
    # 모델 패키징
    torch-model-archiver --model-name qwen --version 1.0 --model-file model.py --serialized-file model.pt
     
    # 서버 실행
    torchserve --start --model-store model_store --models qwen=qwen.mar

3. GPT, Qwen 등 LLM의 배포 구조

(1) 모델 개발 언어 vs. 배포 언어

  • GPT/Qwen의 핵심 로직 :
    • C++/CUDA로 최적화된 추론 엔진을 사용할 수 있지만, Python API 로 추상화되어 제공됩니다.
    • 예: transformers 라이브러리는 내부적으로 Rust로 작성된 tokenizers 라이브러리를 사용하지만, Python에서 호출합니다.

(2) 실제 배포 사례

  • 클라우드 서비스 :
    • AWS SageMaker, Google Vertex AI 등은 Python SDK로 모델을 배포합니다.
  • 커스텀 배포 :
    • FastAPI로 API 서버를 만들고, Nginx + Gunicorn으로 부하 분산을 처리합니다.
    • GPU 가속은 CUDA 와 TensorRT 로 처리되며, Python 코드는 이를 호출하는 인터페이스 역할을 합니다.

4. Go/C++를 사용하는 경우

특정 상황에서는 **Go/C++**도 활용되지만, 제한적입니다:

  • Go :
    • 경량 마이크로서비스나 고성능 추론 서버에서 사용됩니다.
    • 예: gRPC 서버를 Go로 구현하고, Python에서 모델 로딩은 C++ 바인딩을 사용합니다.
  • C++ :
    • 임베디드 시스템이나 모바일 앱(Android NDK)에서 모델을 실행할 때 사용됩니다.

5. 결론: Python은 필수, 프레임워크는 목적에 맞게

  • Python이 필수인 이유 :
    • ML/LLM 생태계의 90% 이상이 Python 기반입니다. 모델 개발 → 배포 → 모니터링까지 일관된 파이프라인을 구축하려면 Python이 유일한 실용적 선택지입니다.
  • 프레임워크 선택 가이드 :
    • 빠른 프로토타이핑 : FastAPI
    • 대규모 프로덕션 : BentoML 또는 TorchServe
    • 클라우드 통합 : Hugging Face Inference API

예를 들어, Qwen 모델을 배포하려면 Hugging Face Transformers 로 모델을 로드하고, FastAPI 로 API를 만들거나 BentoML 로 컨테이너화하는 방식이 일반적입니다. 성능 최적화가 필요하면 TensorRT 나 ONNX Runtime 을 Python에서 호출하는 하이브리드 접근법도 사용됩니다.