MLOps Academy · 강의

시작 시 모델 한 번만 불러오기

lifespan 이벤트를 사용해 모델을 딱 한 번만 불러오세요.

시작 시 모델 한 번만 불러오기은(는) CoddyKit의 무료 MLOps Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 MLOps Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

The Slow-Endpoint Trap

If you call joblib.load inside /predict, the model reloads on every request. That is slow and wasteful for large models. 🐢

Load It Just Once

The fix: load the model a single time when the service starts, keep it in memory, and reuse it for every prediction.

The Lifespan Hook

FastAPI gives you a lifespan function to run setup before serving and cleanup after. It is the right home for model loading.

Write an Async Context Manager

You decorate an async function with asynccontextmanager. Code before yield runs at startup; code after runs at shutdown.

from contextlib import asynccontextmanager

Stash the Model in State

Load the model at startup and save it on app.state, a shared place every request handler can reach later.

@asynccontextmanager
async def lifespan(app):
    app.state.model = joblib.load("model.joblib")
    yield

Wire It to the App

Pass your lifespan function when you create the app. Now FastAPI runs your loading code once as the server boots.

app = FastAPI(lifespan=lifespan)

Read It in the Route

Inside /predict you grab the already-loaded model from app.state. No disk read, just a fast in-memory lookup.

@app.post("/predict")
def predict(req: Request):
    model = req.app.state.model

Clean Up at Shutdown

Anything after the yield runs when the app stops, perfect for closing files or freeing GPU memory the model held.

    yield
    app.state.model = None

Faster First Request

Because loading finished at startup, even the very first user gets a fast response, not a cold-load penalty. ⚡

Watch the Worker Count

Each uvicorn worker is its own process with its own copy of the model. More workers means more memory, so size them deliberately.

Why It Matters

Loading once is a core serving optimization: it cuts latency, lowers disk I/O, and keeps memory predictable under real traffic. 📈

Quick Check

You want your model loaded exactly once when the service boots. Where should that happen?

Recap

You moved loading into a lifespan hook, stored the model on app.state, and read it per request. One load, fast responses, clean shutdown. 🙌

자주 묻는 질문

“시작 시 모델 한 번만 불러오기” 강의는 무료인가요?

네 — “시작 시 모델 한 번만 불러오기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 MLOps Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“시작 시 모델 한 번만 불러오기”에서 뭘 배우나요?

lifespan 이벤트를 사용해 모델을 딱 한 번만 불러오세요. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 MLOps Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

MLOps Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 MLOps Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다.

“시작 시 모델 한 번만 불러오기” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 MLOps Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 MLOps Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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