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단계별 ML 모델 배포 여정머신러닝 모델을 실제 서비스로 만들려면, 단순히 학습만으로 끝나지 않고 다양한 배포 과정을 거쳐야 합니다. 이 글에서는 scikit-learn으로 만든 모델을 FastAPI로 감싸고, Docker로 컨테이너화해 AWS ECS(Fargate)를 통해 클라우드에 올리는 일련의 과정을 소개합니다.모델 학습 및 저장먼저 머신러닝 모델을 훈련시킨 후 파일로 저장합니다. 여기서는 유명한 아이리스 데이터셋을 사용해 랜덤 포레스트 분류기를 만들었고, 결과를 iris_model.pkl로 저장했습니다.# train_model.pyfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierimpor..