🦾 프로젝트 링크

https://github.com/jihoahn9303/fastapi-model-serving

😏 프로젝트 개요

<aside> 📢 Google Cloud Platform에 저장된 감성 분석 모델을 FastAPI 애플리케이션을 통해 서빙하는 MLOps 프로젝트입니다.

모델 학습 및 아티팩트 배포와 관련된 소스 및 블로그 설명은 아래 링크를 참고해주세요!

코드 저장소: Code source

블로그: Blog

</aside>

머신러닝 태스크의 경우, 영문 리뷰를 기반으로 한 이진 감성 분류 문제를 선택하였습니다. (positive/negative)

모델 학습 및 평가를 위한 데이터로서, Kaggle에서 제공한 'IMDB Dataset of 50K Movie Reviews'를 사용하였습니다.

자세한 사항은 링크를 참고해주세요 :)

감성 분석 모델: Scikit-learn의 Logistic Regression

성능: 0.897(F1-score)

성과: 동시 접속자가 300명인 환경에서, 평균 모델 추론 시간이 28ms인 FastAPI 웹 서버 구축

• Locust 부하 테스트 리포트

report_1710226218.0885987.html