AI 및 머신러닝 모델을 실제 서비스에 통합한 경험에 대해 설명해 주세요.

졸업 프로젝트에서 PyTorch로 학습한 모델을 FastAPI로 서빙하는 간단한 배포 파이프라인을 구성한 경험이 있습니다. 모델 가중치를 로드해 추론 엔드포인트를 만들고, Docker로 패키징해서 환경 의존성 없이 어디서든 실행 가능한 구조를 만들었습니다. 운영 관점에서는 모델 버전 관리와 A/B 배포 전환이 수동으로 이뤄지면 실수 위험이 크다는 것을 느꼈고, MLflow로 모델 버전을 추적하는 방식을 추가로 공부했습니다. 다양한 프레임워크를 동시에 지원하려면 ONNX 같은 중간 표현 포맷이 호환성 문제를 줄이는 실용적인 방법이라는 것도 배웠습니다. 앞으로도 모델 서빙과 버전 관리를 배포 설계 초기에 함께 고려하는 방식을 유지하겠습니다. 앞으로도 모델 서빙과 버전 관리를 배포 설계 초기에 함께 고려하는 방식을 유지하겠습니다.

ONNX 같은 중간 표현 포맷이 다양한 프레임워크 간 호환성 문제를 줄이는 실용적인 방법입니다. 모델 배포는 학습보다 운영 안정성과 버전 추적이 더 어렵고 더 중요한 영역입니다.