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Rust + WASM 실전 프로젝트 8 WASM 확장형 모듈의 실시간 성능 모니터링과 최적화 기법지난 시리즈에서 Rust로 작성한 WASM 확장형 모듈을 실제 서비스 환경에 배포하는 과정을 다뤘습니다. 이번 글에서는 배포한 WASM 모듈의 실시간 성능 모니터링과 효율적인 최적화 기법을 살펴보겠습니다. 서비스 안정성과 사용자 경험을 동시에 잡기 위해서는 성능 데이터 수집과 분석이 반드시 필요하며, WASM이라는 특수한 환경에서 어떻게 이를 구현할 수 있는지 단계별로 소개하겠습니다.1. WASM 확장형 모듈 성능 모니터링의 필요성WASM(WebAssembly)은 브라우저는 물론 서버리스 환경에서도 높은 성능과 보안성을 제공합니다. 그러나 기존 네이티브 애플리케이션과는 다르게 실행 컨텍스트가 제한적이고, 런타임에 대한 가시성이 떨어지는 경우가 많습.. 2025. 8. 2.
Rust + WASM 실전 프로젝트 시리즈 7 WASM 기반 추론 서비스의 CI/CD 자동 배포 및 클라우드 모니터링 연동앞선 시리즈에서는 Rust로 작성한 AI 추론 로직을 WASM으로 빌드하고, WASI 기반 서버리스 환경에서 실행하는 과정을 살펴보았습니다. 이제 실제 서비스를 운영하려면, 이 WASM 모듈을 자동으로 배포하고, 실행 상태를 모니터링할 수 있는 체계를 갖춰야 합니다.이번 글에서는 WASM 기반 추론 서비스를 자동으로 빌드 및 배포(CI/CD)하고, 클라우드 환경에서 실시간으로 로그 및 성능 지표를 수집하는 방법을 실전 사례 중심으로 소개하겠습니다.1. CI/CD 구조 개요본 구조는 다음과 같이 구성됩니다.GitHub Actions를 이용해 Rust → WASM 빌드 자동화Spin 앱(또는 WasmEdge 앱)으로 패키징Fermyo.. 2025. 8. 2.
Rust + WASM 실전 프로젝트 시리즈 6 WASI 기반 AI 인퍼런스 최적화 – 모델 통합, 요청 시간 분석, 비용 절감 전략앞선 시리즈에서는 WASI 환경에서 AI 추론 로직을 작성하고, 이를 서버리스 구조로 배포하는 방법까지 다뤘습니다. 이번에는 한 단계 더 나아가, 실제 딥러닝 모델을 WASI 구조에 통합하고, 성능과 비용 측면에서의 최적화 방안을 정리해보겠습니다.WASM + WASI 기반 AI는 확장성과 유연성에서 큰 장점을 가지지만, 실제 서비스에 적용하려면 로딩 속도, 응답 시간, 실행 비용 등의 현실적인 과제를 해결해야 합니다. 이 글에서는 실제 모델을 통합하면서 마주치는 주요 이슈들을 중심으로, 각 요소를 최적화하는 전략을 다뤄보겠습니다.1. 실제 모델 통합 구조 설계WASI는 브라우저처럼 sandbox 환경이지만, 로컬 파일 접.. 2025. 8. 2.
Rust + WASM 실전 프로젝트 시리즈 5 WASI로 서버리스 AI 인퍼런스 구현지금까지 우리는 Rust와 WebAssembly(WASM)를 활용해 브라우저에서 다양한 인식 기능을 구현해왔습니다. 하지만 브라우저 환경에는 여전히 한계가 존재합니다. 예를 들어, 모델이 너무 크거나 WebGPU가 미지원인 경우, 또는 민감한 모델 로직을 클라이언트로 노출시키기 어려운 경우 등이 있습니다.이번 시리즈에서는 WebAssembly를 브라우저가 아닌 서버리스 환경에서 활용하는 방법을 소개합니다. 특히 핵심은 WASI (WebAssembly System Interface)를 통해 독립 실행형 WASM 바이너리를 실행하고, 이를 서버리스로 배포하여 REST API 형태로 AI 추론을 제공하는 구조입니다.WASI란 무엇인가?WASI는 WebAssembly가 브라.. 2025. 8. 2.
Rust + WASM 실전 프로젝트 시리즈 4 모델 경량화와 WebGPU 기반 추론이전 글에서는 ONNX 모델을 Rust에서 WASM으로 포팅하고, 브라우저에서 추론하는 과정을 살펴보았습니다. 성능과 정확도는 꽤 만족스러웠지만, 실제 배포를 고려하면 몇 가지 한계점이 존재합니다. 특히 모델 크기와 실행 속도, 그리고 연산 효율성이 주요한 병목으로 작용할 수 있습니다.이번 글에서는 두 가지에 집중합니다. 첫째는 모델 경량화, 둘째는 WebGPU 기반 추론 구조모델 경량화: 용량과 연산 최소화ONNX나 TensorFlow 모델을 WASM 환경에 올릴 경우, 가장 먼저 마주하게 되는 문제가 모델 파일의 크기입니다. 일반적인 CNN 모델조차 수 MB~수십 MB를 차지하며, 이는 초기 로딩 시간에 직접적인 영향을 미칩니다. 따라서 가능한 한 모델을 가볍게 만.. 2025. 8. 2.
Rust + WASM 실전 프로젝트 시리즈 3 Rust + WASM 실전 프로젝트 시리즈 3: 실제 딥러닝 모델을 WASM에 포팅하여 보다 정밀한 인식을 구현지난 시리즈에서는 Rust로 간단한 분류기나 룰 기반의 인식 시스템을 브라우저에 구현해보았습니다. 이번에는 그보다 한 단계 더 나아가, 실제 학습된 딥러닝 모델을 WASM으로 포팅하여 브라우저 환경에서도 보다 정밀한 인식 기능을 구현해보겠습니다.WASM이 브라우저의 자바스크립트보다 훨씬 빠르게 수치 연산을 처리할 수 있다는 점은 이전에도 확인했지만, 이번 주제에서는 그 성능을 머신러닝 인퍼런스에 적극 활용해볼 계획입니다. 예제에서는 숫자 인식 또는 간단한 이미지 분류 모델을 ONNX 포맷으로 가져와 Rust에서 처리하고, 결과를 실시간으로 렌더링하는 방식으로 구성할 예정입니다.목표Python에서.. 2025. 8. 2.
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