model을 배포할 때 장고(django)를 활용하면 편하다. MLops적인 측면을 고려하지 않는다면,장고 프로젝트에 학습된 모델을 이식하여 배포하는 것이 가장 빠르고 단순한 방법일 것이다. 수행할 태스크를 고민하기 전에, 먼저 ML Service Latency 를 설
모델을 본격적을 등록하기 전에, 로컬 서버를 실행해보겠습니다.별 다른 문제없이 서버가 실행되는 걸 확인할 수 있습니다. 일단 저는 views.py에 모델을 불러오는 코드와 추론하는 코드를 한 번에 때려넣었습니다. 입력페이지와 추론페이지 스크린샷입니다. 입력 페이지 추론