Spring AI는 AI에 충분히 강력한가?

최근 몇 년間, 아티피시얼 인텔리전스 (AI)와 머신 러닝 (ML) 기술의 채택이 다양한 산업에 중요하게 자리 잡고 있습니다. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn과 같은 프레임워크는 그들의 다양성과 강인함으로 AI 개발에 인기 있는 선택입니다. 그러나 AI를 기업급, 제품 준비 상태의 어플리케이션에 논리적으로 통합하는 것은 고유한 어려움을 가지고 있어 해결되어야 합니다.

Spring는 기업급 프레임워크로서 뛰어난 강인성, 확장성, 그리고Sophisticated 어플리케이션을 구축하는 유연성을 가지고 있습니다. 그러나 Spring은 AI/ML 기반 어플리케이션의 복잡한 요구를 효율적으로 처리할 수 있을까요? 이 글은 Spring의 AI 영역 내에서의 능력을 깊이 있게 탐구하고 AI 라이브러리와의 결합 가능성과 생산 환경 내 AI 작업흐름을 효율적으로 관리하는 능력을 논의합니다.

1. Spring Framework와 Spring AI 개요 

Spring은 스케일러블하고, 안전하고, 모듈러러블한 어플리케이션 개발에 사용되는 유명한 Java 기반 프레임워크입니다. 그의 주요 구성 요소는 Spring Boot, Spring Cloud, 그리고 Spring Data입니다.

1.1. Spring AI는 무엇인가요?

스프링 프레임웍(Spring Framework) 자체에는 dedication AI 라이브러리가 없지만, 강한 AI/ML 프레임웍과 결합되어 인공지능 기반 시스템 개발에 효과적인 플랫폼으로 입증되었습니다. 스프링 부트(Spring Boot)과 스프링 클라우드(Spring Cloud)는 AI/ML 모델 배포, REST API 관리, 마이크로서비스 오рке스트레이션을 위한 기본적인 기능을 제공합니다. 이러한 모든 요소는 생산 준비 된 AI 시스템을 构建하고 배포하는데 중요한 구성 요소입니다.

1.2. 스프링 인공지능 開発의 강점

Scalability

• 스calability: 스프링의 microservices를 구축하는 내부 지원을 통해 AI 응용 프로그램이 인creased workload를 처리하기 위해 성능에 문제를 抱え지 않고 水平的 대응 가능하게 해결할 수 있습니다.
• Production readiness: 스프링의 강한 디자인은 고 パフォーマン스의 분산 응용 프로그램을 관리하는 것을 specializes하고 있으며, AI 응용 프로그램이 생산 환경에 배포되어 있을 때 RELIABLE AND EFFICIENT OPERATIONS를 보장합니다.
• Integration: 스프링은 Python-based AI 프레임웍과 REST API 또는 Java 라이브러리를 통해 유용하게 통합되어 있으며, AI 시스템의 다양한 구성 요소로 부터 평滑한 통신과 데이터 교환을 지원합니다.
• Security: 스프링 보안(Spring Security)는 AI 모델 내에서 중요한 데이터를 보호하기 위한 umpervasive 조치를 제공하며, 의사 결정 시스템에서 사용자 정보를 보호하는 것과 예측 모델에서 의사 진료 기록을 보호하는 것을 포함하여 AI 응용 프로그램의 정보 무결性和 confidentially를 보장합니다.

2. 스프링을 사용한 AI/ML 팜elines

2.1. 스프링 부트를 통한 TensorFlow/PyTorch 모델 통합

AI 개발 분야에서는 파이썬과 TensorFlow 또는 PyTorch과 같은 인기 있는 프레임웍 사용하여 모델을 만들는 것이 일반적인 惯例입니다. Spring Boot은 효율性和 신뢰성을 가지고 있어 이러한 모델을 스calable, 제품 준비 상태의 서비스로 자연스럽게 통합하는 기능이 좋은 프레임워크입니다.

@RestController

@RequestMapping("/api/v1/predict")

public class PredictionController {

​

    @PostMapping

    public ResponseEntity<?> predict(@RequestBody InputData inputData) {

        // Load the TensorFlow model

        SavedModelBundle model = SavedModelBundle.load("/path/to/model", "serve");

        Session session = model.session();

        // Prepare input tensor

        Tensor inputTensor = Tensor.create(inputData.getFeatures());

        // Run the session to get predictions

        Tensor result = session.runner().feed("input", inputTensor).fetch("output").run().get(0);

        // Convert result tensor to expected output format

        float[][] prediction = new float[1][1];

        result.copyTo(prediction);

        return ResponseEntity.ok(prediction[0][0]);

    }

}

​

이 코드에서 :

• 이전 훈련 된 TensorFlow 모델을 SavedModelBundle를 사용하여 로드합니다.
• Session 객체는 TensorFlow computation을 처리합니다.
• Spring Boot 컨트롤러는 推论을 위한 REST 端点을 노출합니다.

2.2. Spring Cloud Data Flow로 분산 ML 파이프라인

Spring Cloud Data Flow는 분산 AI 및 기계 학습 파이프라인을 생성하고 관리하기 위한 强健한 플랫폼입니다. 스트림 처리를 지원하는 것이 실시간 AI 모델 업데이트에 적합하며, 밸치 처리를 지원하는 것이 기계 학습 모델 트레이닝과 같은 任务에 필요합니다.

例如, Spring Cloud Data Flow를 사용하면 스트리밍 데이터를 자연스럽게 처리하고, 복잡한 기계 학습 알고리즘을 적용하고, 다양한 用途에 대한 실시간 예측을 제공하는 파이프라인을 構築할 수 있습니다.

Spring Cloud를 사용하여 옵션의 ML 파이프라인 구성 요소

• Source: 실시간 데이터를 수집하는 것(예: 사용자 클릭, 센서 데이터)
• Processor: 데이터에 전 훈련 된 모델을 적용하는 것
• Sink: 예측 결과를 데이터베이스, UI, 또는 외부 시스템으로 보냅니다.

stream create real-time-ml --definition "http-source | ml-processor | log-sink" --deploy

​

• 이 http-source는 스트리밍 데이터를 인GEST합니다.
• 이 ml-processor는 마이크로서비스에 저장된 모델을 호출하여 실시간 예측을 수행합니다.
• 이 log-sink는 예측 결과를 캡처하고 기록합니다.

3. Spring Boot로 AI 마이크로서비스 구축

AI 모델은 일반적으로 확장성과 유지보수를 쉽게 하기 위해 마이크로서비스로 배포되어야 합니다. Spring Boot는 RESTful API와 마이크로서비스 개발을 깔끔하게 하는 우수한 프레임워크로, 이러한 목적에 적합합니다.

예를 들어, PyTorch가 파이썬 기반의 프레임워크이지만 Spring Boot를 사용하여 PyTorch 모델을 REST API로 배포할 수 있습니다. 여기에는 과정에 대한 자세한 개요가 있습니다:

1. PyTorch 모델을 torch.jit 모델로 내보내기를 시작하세요. 이는 생산용으로 특별히 꾸며진 것입니다.
2. Spring Boot를 사용하여 REST API를 호스트하고 파이썬 코드와 부드럽게 통신하도록 계속하세요.

Step 1: PyTorch 모델 내보내기

import torch

import torch.nn as nn

​

# Define and export the PyTorch model

class SimpleModel(nn.Module):

    def __init__(self):

        super(SimpleModel, self).__init__()

        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):

        return self.fc(x)

​

model = SimpleModel()

torch.jit.save(torch.jit.script(model), "model.pt")

​

Step 2: Spring Boot 컨트롤러에서 파이썬 스크립트 호출

Spring Boot REST API에서는 ProcessBuilder를 사용하여 내보낸 모델을 호출할 수 있습니다:

@RestController

@RequestMapping("/api/v1/predict")

public class PyTorchPredictionController {

​

    @PostMapping

    public ResponseEntity<?> predict(@RequestBody InputData inputData) throws IOException {

        ProcessBuilder processBuilder = new ProcessBuilder("python3", "/path/to/predict.py", inputData.toString());

        Process process = processBuilder.start();

​

        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream()));

        String prediction = reader.readLine();

        return ResponseEntity.ok(prediction);

    }

}

​

이는 다음과 같은 간단한 설정입니다:

• POST 요청이 컨트롤러로 보내지고, 파이썬 모델을 호출합니다.
• 예측 결과가 캡처되어 클라이언트로 돌려줍니다.

4. Spring을 사용한 AI 모델 버전 관리와 모니터링

4.1. Spring Boot로 다중 모델 버전 관리

人工知能(AI)모델이 지속적으로 발전하면서, 생산环境中에서 여러 버전을 관리하는 것은 중요한 도전이 되고 있습니다. Spring Boot은 RESTful architecuture를 지원하여 이러한 버전들의 관리를 용이하게 해줍니다.

@RestController

@RequestMapping("/api/v1/model/{version}")

public class ModelVersionController {

​

    @PostMapping("/predict")

    public ResponseEntity<?> predict(@PathVariable String version, @RequestBody InputData inputData) {

        // Load model based on the version

        String modelPath = "/models/model_" + version + ".pb";

        SavedModelBundle model = SavedModelBundle.load(modelPath, "serve");

        Session session = model.session();

        // Perform inference

        Tensor inputTensor = Tensor.create(inputData.getFeatures());

        Tensor result = session.runner().feed("input", inputTensor).fetch("output").run().get(0);

        // Convert result tensor to expected output format

        float[][] prediction = new float[1][1];

        result.copyTo(prediction);

        return ResponseEntity.ok(prediction[0][0]);

    }

}

​

4.2. 스프링 에이튜터를 사용하여 AI 모델 모니터링

스프링 에이튜터는 생산 환경에서 AI 모델의 실시간 모니터링을 위한 중요な 도구입니다. 이 도구는 응답 시간, 에러 率, 사용 통계 등의 중요한 모델 지표를 기본적이고 사용자 지정적인 지표를 사용하여 추적하며, 이러한 지표를 Prometheus와 Grafana 같은 도구와 통합하여 모니터링할 수 있습니다.

@Component

public class ModelMetrics {

​

    private final MeterRegistry meterRegistry;

​

    @Autowired

    public ModelMetrics(MeterRegistry meterRegistry) {

        this.meterRegistry = meterRegistry;

        meterRegistry.counter("model.requests", "version", "v1");

    }

​

    public void incrementModelRequests(String version) {

        meterRegistry.counter("model.requests", "version", version).increment();

    }

}

​

이 예에서는 모델의 각 버전이 호출되는 빈도를 추적하기 위한 사용자 지정 지표를 생성합니다. 이러한 지표는 프로미etheus과 Grafana와 같은 도구와 통합되어 모니터링되며, 사용자 지정 지표를 사용하여 모델의 건강과 성능을 지속적으로 모니터링하고 있습니다.

5. Spring 내에서 AI 응용 보안 고려사항

AI 모델을 구현할 때는 생산적으로 중요한 정보를 처리할 수 있으며, 그들의 예측 정확도가 예측 industriessuch as finance and healthcare에서 중요한 영향을 미칠 수 있습니다.

5.1. Spring Security를 사용하여 AI API를 보호

Spring Security를 사용하면 OAuth2 or JWT과 같은 다양한 인증 기법을 사용하여 API 엔드포인트를 보호할 수 있습니다.

@EnableWebSecurity

public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {

​

    @Override

    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {

        http

            .authorizeRequests()

            .antMatchers("/api/v1/predict/**").authenticated()

            .and()

            .oauth2Login();

    }

}

​

이 예에서는 예측 엔드포인트를 보호하고 있으며 OAuth2를 사용하여 인증을 요구합니다.

6. 스프링과 AI 특성적 프레임웍을 이용한 AI 배포

6.1. 스프링과 텐서플로 서비 sing

텐서플로 서비 sing은 기계 leaning 모델을 위한 고 성능의 서비 sing 시스템입니다. 새로운 모델의 배포를 간단하게 하고, 버전 관리를 담당하며, 텐서플로 모델에 대한 快速な inference를 허용합니다. 텐서플로 서비 sing은 생산 환경에서 성능을 최적화하며, 배치 요청을 사용하여 하드웨어 Utilization을 maximizing하는 기능을 포함합니다.

주요 차이점

사용 케이스 적용 여부

• TensorFlow Serving는 TensorFlow 모델을 생산 환경에 효율적으로 배포하는 것이 주요 목표인 경우에 더 적합합니다. 높은 성능의 모델 서비스, 버전 관리 및 모니터링을 내장으로 제공합니다.
• Spring는 여러 유형의 모델(단지 TensorFlow만이 아닌)을 사용하는 환경이며, 모델 서비스를 넘어 복잡한 워크플로, 사용자 관리, 보안 등을 포함하는 더 견고하고 확장 가능한 기업용 솔루션이 필요한 경우에理想的합니다.

6.2. Spring vs Kubernetes (AI 오케스트레이션 포함)

Kubernetes 은 오픈 소스 플랫폼으로, 컨테이너화 应用程序의 배포, 확장 및 관리를 简化工序化하는 용도로 특수 기술적으로 설계되었습니다. AI 领에서는 Kubernetes가 错综复杂한 분산 workflow의 조율에 대한 인상적인 능력을 보여줍니다. 모델 训练, 推论, 데이터 파이프라인과 같은 任务들을 포함하여 이를 실시합니다. Kubernetes 기반 AI 배포는 Kubeflow과 같은 보조 ツール로 integraded되어 있으며, AI 일load의 용량을 확장하고 简化하는 역할을 합니다.

주요 차이

사용 사례 적합성

• Kubernetes은 highly scalable, distributed AI workloads을 지원하며, 오르케스트레이션, 트레이닝, 및 인ference를 대량으로 지원하며, 예를 들어 클라우드-based cluster 환경에서는 특히 선호되고, 複雑한 AI workflow을 갖춘 대형 기업에서는 理想적이다.
• Spring는 AI 모델을 기업 환경에서 서비스하는 데 적합한 프레임워크로, 모델 추론이 비지니스 워크플로에 통합되고 보안, API 관리, 사용자 인증과 같은 기업 기능에 중점을 둔 환경입니다.

6.3. Spring vs MLflow

MLflow는 기계 학습 생애 주기를 관리하기 위한 오픈 소스 플랫폼으로, 실험, 재현성, 모델 배포를 포함합니다. 실험 추적, 모델 패키징, REST API를 통한 모델 서비스를 위한 도구를 제공합니다. MLflow는 일반적으로 생산 환경에서 기계 학습 모델의 버전관리와 배포에 사용됩니다.

주요 차이점

사용 사례 적합性

• MLflow는 모델 실험부터 배포와 추적까지의 앤드 투 앤드 머신 러닝 라이프사이클을 관리하는 팀에게理想的です. 모델 추적, 패키징, 서빙을 최소한의 노력으로 단순화합니다.
• Spring는 AI 모델이 더 큰, 더 복잡한 기업 애플리케이션 일부인 경우, 비지니스 논리, 보안, API 관리가 중요한 경우에 더 적합합니다. 커스텀 모델 라이프사이클 관리를 필요로 하는 팀에게 Spring은 유연성을 제공하지만 더 많은 설정이 필요합니다.

6.4.비교 요약

6.5. AI Deployment에서 Right Framework을 선택하는 것

• Spring는 보안, スケーラビリ티, 복잡한 business workflow가 필요한 enterprise environment 내에서 AI model을 배포하는 데 더 나은 선택이 되ます. 그 특징은 AI를 다른 서비스(예를 들어, 데이터베이스, 사용자 인증)와 통합해야 하는 조직에 적용되는 것입니다.
• TensorFlow Serving은 기업 기능에 대한 주의를 minimizing하고 tensorFlow 모델을 대규모로 제공하는 주요 요구에 따라 고려해야 합니다.
• Kubernetes는 클라우드 환경에서 분산 AI 파이프라인을 오рке스트 하는 용도로 理想的합니다. 기업이 대规모, 클라우드 nativen AI/ML 응용 프로그램을 주목하는 경우, Kubernetes(Kubeflow과 같은 도구를 사용하여)강력한 오рке스트 기능과 纵向 확장 가능성을 제공합니다.
• MLflow는 AI/ML 윈도우 전체를 관리하는 것에 대해 좋은 선택입니다, 실험 추적부터 모델 배포까지. 이는 데이터 과학자들이 생산环境中 효율적으로 실험하고 모델을 관리하는 것에 매우 도울 수 있습니다.

8. AI를 위해 Spring과 Python을 언어로 어떻게 선택할 것인가

9. 결론

빠르게 변화하는 AI와 머신러닝의 영역에서는, 개발과 배포를 위한 적절한 프레임워크 선택이 가장 중요합니다. 스프링은 유용한 기업용 프레임워크로 알려져 있지만, 강력한 확장성, 보안, 및 마이크로서비스 아키텍처 기능과 결합하면 고급 AI 배포에서 효과iveness를 보여줍니다. REST API와 클라우드 인프라스트럭처를 통해 머신러닝 모델과의 무缝의 통합이 스프링을 AI를 복잡한 기업 시스템과 결합하고자 하는 기업의 뛰어난 선택으로 위치시킵니다.

그러나 모델 버전관리, 훈련 오케스트레이션, 빠른 프로토타이핑과 같은 더专业化된 작업을 위해 AI 전용 프레임워크들인 TensorFlow Serving, Kubernetes, MLflow는 고성능 모델 서빙,分散된 AI 워크플로, 완전한 머신러닝 생명주기 관리를 최소의 수동 노력으로 간편화하는 맞춤형 솔루션을 제공합니다.

스프링과 이러한 AI 전용 프레임워크之间的 결정은 결국 특정 용례에 따라 다릅니다. AI를 엄격한 보안과 기업 통합 요구 사항이 있는 더 큰 기업급 환경 내에 배포하는 것이 주요 목표라면 스프링은 견고한 유연성과 제어력을 제공합니다. 반대로 빠른 실험, 효율적인 모델 관리, 또는分散 시스템에 걸친 복잡한 AI 워크플로를 확장하는 것이 중심이라면 TensorFlow Serving, Kubernetes, MLflow는 해당 프로세스를 단순화하는 목적의 초점을 맞춘 솔루션을 제공합니다.

개별 팀들에게는 모델 개발 및 실험을 위해 파이썬과 AI 전용 프레임워크의 강점을 결합한 하이브리드 방식이 가장 효율적일 수 있습니다. Spring을 사용하여 이러한 모델을 확장 가능하고, 안전하며, 견고한 운영 환경에 배포하는 복잡함을 관리하는 것입니다. 이 접근법은 AI 시스템이 혁신적이면서 기업에 적합하도록 하며, AI 전문가 및 기업에게 장기적인 가치를 제공합니다.