Hugging Face Transformers를 활용한 커스텀 NLP 모델 배포는 현대 AI 애플리케이션의 핵심이 되었습니다. 챗봇, 감정 분석, 문서 요약, 질문 응답 등 다양한 분야에서 특정 도메인에 맞게 학습된 트랜스포머 모델은 매우 강력한 솔루션을 제공합니다.
이 가이드에서는 Hugging Face의 생태계를 활용하여 커스텀 트랜스포머 모델을 로컬 학습부터 API 배포까지 4단계로 나누어 배포하는 과정을 설명합니다.
1단계: 커스텀 모델 학습 및 저장
배포를 위해서는 먼저 트랜스포머 모델을 학습하거나 파인튜닝해야 합니다.
예시 (BERT 기반 텍스트 분류):
from transformers import BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)
trainer = Trainer(
model=model,
args=TrainingArguments(output_dir="./bert-custom"),
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=eval_dataset
)
trainer.train()
학습이 완료되면 모델을 로컬에 저장합니다:
model.save_pretrained("./bert-custom")
tokenizer.save_pretrained("./bert-custom")
2단계: 모델을 Hugging Face Hub에 업로드
모델을 학습하고 저장한 후, Hugging Face Model Hub에 업로드하여 호스팅할 수 있습니다.
업로드 절차:
- CLI 설치:
pip install huggingface_hub - 로그인:
huggingface-cli login - 모델 업로드:
transformers-cli repo create my-bert-model
git lfs install
git clone https://huggingface.co/username/my-bert-model
cd my-bert-model
cp -r ../bert-custom/* .
git add . && git commit -m "Upload custom model"
git push
모델은 이제 https://huggingface.co/username/my-bert-model 주소에서 접근 가능합니다.
3단계: Hugging Face Inference API로 배포
모델이 업로드되면 Inference API 또는 Gradio 기반 Spaces를 통해 배포할 수 있습니다.
Python을 통한 사용 예:
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-classification", model="username/my-bert-model")
result = pipe("This is amazing!")
print(result)
또는 Hugging Face Spaces를 이용해 웹 기반 데모 앱을 만들 수도 있습니다.
4단계: 애플리케이션에서 API로 연동
이제 HTTP API를 통해 실제 서비스와 통합할 수 있습니다.
요청 예시:
curl -X POST https://api-inference.huggingface.co/models/username/my-bert-model \
-H "Authorization: Bearer YOUR_HF_API_TOKEN" \
-d '{"inputs": "Customer review text here"}'
이 방식으로 프론트엔드, 백엔드에서 손쉽게 모델을 호출하고 확장 가능합니다.
결론
Hugging Face Transformers로 커스텀 모델을 배포하는 과정은 학습 → 업로드 → 배포 → 통합의 4단계로 명확하게 구성됩니다. 이 과정을 따르면 복잡한 인프라 구성 없이도 고성능 NLP 모델을 손쉽게 만들고 운영할 수 있습니다.