기획 : ai모델 이용해서 사용자의 건강데이터 분석하고, 맞춤형 운동 및 서비스 추천
서버개발 : 자바
머신러닝 : 파이썬
둘이 어떻게 합치는지?
1. 파이썬에서 ai모델 구현
- 라이브러리 선택 : 텐서플로, 파이토치, 사이킷런, 케라스 등 사용해서 사용자 건강데이터 분석 모델 만들기
2. 자바와 파이썬 통합하기
- REST API 를 통해 통합 : 파이썬에서 장고 등과 같은 웹 프레임워크를 이용해 AI모델을 서비스하는 REST API를 구축할 수 있음. 이 API는 JAVA서버에서 http요청을 통해 호출될 수 있다.
- 컨테이너 사용 : Docker 컨테이너에 파이썬 ai모델 배포하여 자바 서버와 통신할 수 있다
정리하자면, Python 에서 구현된 AI모델을 API로 제공하도록 하고, Java 서버에서 해당 API를 호출하는 방식으로
통합 해야 한다
- AI 모델 개발
Python 을 이용하여 TensorFlow, PyTorch, scikit-learn 같은 라이브러리로 , 사용자의 건강 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 모델을 개발한다 - API 서버 구축
Django, Flask, FastAPI 같은 Python 웹 프레임워크를 사용해 AI모델을 호출할 수 있는 REST API를 만든다. 이 API 서버는 클라이언트 (즉, Java서버)가 데이터를 보내면 이를 처리하고 결과를 반환한다
( 예시 )
3. API 서버 배포
- 로컬 또는 클라우드 배포 : API 서버를 로컬 환경에서 실행할 수 있고, 더 넓은 사용자에게 서비스를 제공하려면 클라우드(AWS, Google Cloud, Azure)에 배포할 수 있다
- Docker 사용 : 도커를 이용해 API 서버를 컨테이너화 하여 배포하면 환경에 구애받지 않고 일관된 서비스 제공이 가능
4. Java 서버에서 HTTP 요청으로 API호출 :
java에서 HttpClient , RestTemplate, OKHttp 와 같은 라이브러리를 사용해 Python API 서버에 http요청을 보낸다. 자바 서버는 클라이언트의 요청을 받아, 필요한 데이터를 Python API 서버에 전달하고, 결과를 받아 클라이언트에게 다시 반환하는 역할을 한다.
( 예시 )
5. API 응답 처리
Java 서버는 API 호출 결과를 받아 사용자의 요청에 맞게 응답을 처리한다. 이 결과를 클라이언트에 반환하거나 추가적인 로직을 통해 가공한다
요약하자면,
- Python 으로 AI 모델을 개발하고 API 서버로 제공
- Java 서버는 해당 API 를 호출하여 분석 결과를 가져온다
- 이 구조는 AI 모델의 독립성을 유지하면서 java 서버와의 통합을 가능하게 해준다