[스프링 부트(SpringBoot) : 고급] 스프링 부트와 머신 러닝 통합

8. 스프링 부트와 머신 러닝 통합

TensorFlow와 PyTorch를 사용하여 머신 러닝 모델을 개발하고 이를 스프링 부트 애플리케이션에 통합하는 방법을 설명합니다. 이를 통해 기존의 웹 애플리케이션에 머신 러닝 기능을 추가하여 더 풍부한 기능을 제공할 수 있습니다.

 

8.1. 머신 러닝 소개

머신 러닝은 인공지능의 한 분야로, 데이터를 학습하여 모델을 구축하고 이를 통해 예측이나 분류 등의 작업을 수행하는 기술입니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등 다양한 방법이 있으며, 특정 도메인의 문제를 해결하는 데 사용됩니다.

 

8.2. 스프링 부트와 TensorFlow 통합

TensorFlow는 구글에서 개발한 오픈소스 머신 러닝 프레임워크로, 딥러닝을 포함한 다양한 머신 러닝 작업을 수행할 수 있습니다. Java용 TensorFlow 라이브러리를 사용하여 스프링 부트 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.

 

☞ 예제 코드 : TensorFlow 모델을 스프링 부트 애플리케이션에 통합하기

 

• TensorFlow Java 라이브러리를 의존성에 추가합니다.

<!-- pom.xml -->
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.tensorflow</groupId>
        <artifactId>tensorflow-core-platform</artifactId>
        <version>0.3.1</version>
    </dependency>
</dependencies>

 

• 머신 러닝 모델 파일(.pb 형식)을 resources 폴더에 추가합니다.
• 스프링 부트 애플리케이션에서 TensorFlow 모델을 불러옵니다.

import org.tensorflow.Graph;
import org.tensorflow.Session;
import org.tensorflow.Tensor;
import org.tensorflow.types.UInt8;

// ...

public class TensorFlowService {
    private Graph graph;
    private Session session;

    public TensorFlowService() {
        // 모델 파일을 불러와 그래프를 생성합니다.
        try (InputStream is = getClass().getResourceAsStream("/model.pb")) {
            graph = new Graph();
            graph.importGraphDef(IOUtils.toByteArray(is));
            session = new Session(graph);
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException("모델 파일을 불러올 수 없습니다.", e);
        }
    }

    // 입력 데이터를 사용하여 머신 러닝 모델을 실행하고 결과를 반환합니다.
    public float[] predict(float[] inputData) {
        try (Tensor<Float> input = Tensor.create(new long[]{1, inputData.length}, FloatBuffer.wrap(inputData));
            Tensor<Float> output = session.runner().feed("input", input).fetch("output").run().get(0).expect(Float.class)) 
        {
            float[] result = new float[output.numElements()];
            output.copyTo(result);
            return result;
        }
    }
}

 

이제 TensorFlowService 클래스를 사용하여 머신 러닝 모델을 실행하고 결과를 얻을 수 있습니다.

 

8.3. 스프링 부트와 PyTorch 통합

PyTorch는 페이스북에서 개발한 오픈소스 머신 러닝 프레임워크로, 딥러닝 및 다양한 머신 러닝 작업을 수행할 수 있습니다. 스프링 부트 애플리케이션과 통합하려면 PyTorch의 Java용 라이브러리인 PyTorch Java를 사용할 수 있습니다.

 

☞ 예제 코드 : PyTorch 모델을 스프링 부트 애플리케이션에 통합하기

 

• PyTorch Java 라이브러리를 의존성에 추가합니다.

<!-- pom.xml -->
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.pytorch</groupId>
        <artifactId>pytorch_android</artifactId>
        <version>1.10.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

 

• 머신 러닝 모델 파일(.pt 형식)을 resources 폴더에 추가합니다.
• 스프링 부트 애플리케이션에서 PyTorch 모델을 불러옵니다.

import org.pytorch.IValue;
import org.pytorch.Module;
import org.pytorch.Tensor;

// ...

public class PyTorchService {
    private Module module;

    public PyTorchService() {
        // 모델 파일을 불러와 모듈을 생성합니다.
        try (InputStream is = getClass().getResourceAsStream("/model.pt")) {
            module = Module.load(is);
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException("모델 파일을 불러올 수 없습니다.", e);
        }
    }

    // 입력 데이터를 사용하여 머신 러닝 모델을 실행하고 결과를 반환합니다.
    public float[] predict(float[] inputData) {
        Tensor input = Tensor.fromBlob(inputData, new long[]{1, inputData.length});
        Tensor output = module.forward(IValue.from(input)).toTensor();
        float[] result = output.getDataAsFloatArray();
        return result;
    }
}

 

이제 PyTorchService 클래스를 사용하여 머신 러닝 모델을 실행하고 결과를 얻을 수 있습니다.

 

 

스프링 부트 애플리케이션과 머신 러닝 프레임워크인 TensorFlow와 PyTorch를 통합하는 방법으로, 이를 통해 웹애플리케이션에 머신 러닝 기능을 추가하여 더 다양한 기능을 제공할 수 있습니다. 이제 각 프레임워크의 차이점과 장단점을 이해하고 적절한 모델을 선택하여 사용할 수 있습니다.

 

 

 

2023.05.06 - [프로그래밍/스프링부트(Spring Boot) 기초부터 ~] - [스프링 부트(SpringBoot) : 고급] API 게이트웨이 및 서비스 메쉬 적용

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