API (2) 썸네일형 리스트형 [AWS에서 GCP로 AI 서버 마이그레이션하기] - 1단계: 인프라 구축 멀티 클라우드 환경 구축이나 비용 최적화, GPU 리소스 확보 등의 이유로 기존 AWS 환경에서 GCP로 일부 워크로드를 마이그레이션하는 경우가 있습니다. 특히 AI/ML 워크로드의 경우 GPU 가용성과 가격 경쟁력 때문에 GCP를 고려하는 팀들이 많습니다. 이번 포스팅에서는 제가 무료 계정에서 테스트용 인프라 구축하고 기존 AWS 백엔드 서버와 통신하기 위해 방화벽을 설정한 과정을 살펴보겠습니다.google 아이콘 출처: Icons8 (https://icons8.com)마이그레이션 목표참고로 추후 목표는 기존 AWS 환경의 백엔드 서버와 GCP의 새로운 AI 처리 서버 간 안전한 통신 구조를 만들고, GPU 인스턴스 배포를 위한 기반을 마련하는 것 입니다.GCP 인프라 구축VPC 네트워크 설계먼저 격리.. Stable Diffusion 이미지 생성 API 만들기 회사에서 도입한 GPU 머신에 구축한 환경 위에서, Stable Diffusion 모델을 FastAPI로 감싸 간단한 이미지 생성 API를 구현했다. 이미지 기반 AI 기능을 실서비스처럼 테스트하려면, 단순히 모델을 로딩하는 것만으론 부족하다. API 형태로 만들어야 실제로 쓸 수 있기 때문에, FastAPI를 활용해 Stable Diffusion 모델을 쉽게 테스트하고 실행할 수 있도록 구성했다. Hugging Face 연동모델을 허브에서 다운로드하기 위해선 CLI 인증이 필요하다.pip install huggingface_hubhuggingface-cli login 토큰 발급 후 로그인하면 끝. (토큰은 huggingface 사이트에 접속해서 쉽게 발급 가능하다)Stable Diffusion 파이프라.. 이전 1 다음
