노코드 방식으로 CNN 모델을 설계하고, GPT-4가 자동으로 PyTorch 코드를 생성하여 실시간으로 학습하는 플랫폼
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 개발 기간 | 1년 |
| 팀 구성 | 백엔드 개발자로 참여 |
| 주요 역할 | FastAPI 기반 백엔드 아키텍처 설계 및 구현, AI 통합, 실시간 통신 시스템 구축 |
| 배포 환경 | Docker, Nginx, Let's Encrypt |
| 주요 사용자 | 딥러닝 입문자, AI 교육생 |
- 딥러닝 입문자들이 복잡한 PyTorch 코드 작성 없이 모델을 설계하고 학습하고 싶어함
- 학습 과정을 실시간으로 모니터링하고 싶지만 기술적 장벽이 높음
- 모델 성능 개선을 위한 전문가의 피드백을 받기 어려움
✅ 블록 기반 UI로 누구나 쉽게 CNN 모델 설계
✅ GPT-4를 활용한 PyTorch 코드 자동 생성
✅ 실시간 학습 진행 상황 모니터링
✅ AI 기반 성능 피드백 및 개선 제안
┌─────────────────┐
│ React Frontend │
└────────┬────────┘
│ HTTPS / WSS
↓
┌─────────────────┐ ┌──────────────┐
│ Nginx Proxy │──────│ Let's Encrypt│
│ (SSL/TLS) │ │ (Certbot) │
└────────┬────────┘ └──────────────┘
│
↓
┌─────────────────┐ ┌──────────────┐
│ FastAPI Server │←────→│ MySQL │
│ (Main API) │ │ (Database) │
└────────┬────────┘ └──────────────┘
│ ↑
↓ │
┌─────────────────┐ │
│ Redis │ │
│ (Broker/PubSub) │ (Alembic)
└────────┬────────┘
│
↓
┌─────────────────┐
│ Celery Worker │
│ (Async Tasks) │
└────────┬────────┘
│
↓
┌─────────────────┐
│ PyTorch Training│
│ Environment │
└─────────────────┘
- Access Token (30분) / Refresh Token (7일) 이중 인증 방식
- Google OAuth 2.0 소셜 로그인
- 전화번호 기반 계정 연동 로직
# JWT 토큰 자동 갱신 시스템
def create_access_token(data: dict, expires_delta: timedelta):
to_encode = data.copy()
expire = datetime.utcnow() + expires_delta
to_encode.update({"exp": expire})
return jwt.encode(to_encode, SECRET_KEY, algorithm=ALGORITHM)✅ 보안성 향상: bcrypt 해싱, SQL Injection 방지
✅ 사용자 편의성: Google 로그인으로 회원가입 없이 즉시 사용
✅ 계정 통합: 기존 계정과 Google 계정 자동 연동
사용자가 블록으로 설계한 모델 구조(JSON)를 GPT-4에 전달하여 완전히 실행 가능한 PyTorch 학습 코드를 자동 생성
{
"model_name": "MyCNN",
"layers": [
{"type": "Conv2d", "name": "conv1", "in_channels": 3, "out_channels": 32},
{"type": "ReLU", "name": "relu1"},
{"type": "MaxPool2d", "name": "pool1", "kernel_size": 2}
],
"dataset": "CIFAR10",
"preprocessing": [
{"type": "Resize", "size": [32, 32]},
{"type": "ToTensor"}
],
"hyperparameters": {
"epochs": 10,
"batch_size": 64,
"learning_rate": 0.001
}
}import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import datasets, transforms
class MyCNN(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3)
self.relu1 = nn.ReLU()
self.pool1 = nn.MaxPool2d(2)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.relu1(x)
x = self.pool1(x)
return x
# 데이터셋 로드 및 학습 루프 (생략)🔧 Prompt Engineering
- GPT가 정확한 PyTorch 문법으로 코드를 생성하도록 600줄 이상의 세밀한 프롬프트 설계
- 사용자 입력 레이어를 동적으로 연결하는
forward()함수 자동 생성 로직 구현
🔧 코드 검증 시스템
exec()실행 전 구문 오류 사전 검증 (validator.py)- 잘못된 레이어 파라미터 조합 자동 감지
✅ 코드 생성 성공률: 95% (100회 테스트 기준)
✅ 평균 생성 시간: 3초 이하
✅ 사용자 만족도: 코딩 없이 모델 구현 가능
딥러닝 모델 학습은 시간이 오래 걸리므로 비동기 처리 필수
- Celery를 이용한 분산 작업 큐
- Redis를 메시지 브로커로 사용
- 학습 중 실시간 로그를 Redis Pub/Sub으로 전송
[FastAPI]
↓ Celery Task 발행
[Redis Queue]
↓
[Celery Worker]
↓ PyTorch 학습 실행
[Redis Pub/Sub]
↓ 실시간 로그 발행
[WebSocket]
↓ 클라이언트 전송
[Frontend]
@shared_task(name="app.task.train.run_training")
def run_training(user_id, model_code, epochs, batch_size, learning_rate, use_cloud):
# 1. print 함수 오버라이딩 → 실시간 로그 전송
orig_print = builtins.print
def custom_print(*args, **kwargs):
publish_log(f"user:{user_id}", {
"type": "log",
"message": " ".join(map(str, args))
})
orig_print(*args, **kwargs)
builtins.print = custom_print
# 2. GPT가 생성한 PyTorch 코드 실행
exec(model_code, {"__builtins__": builtins.__dict__})
# 3. 학습 결과 DB 저장
db.add(ModelDetail(model_id=user_id, epoch=epochs, ...))
db.commit()🔧 표준 출력 캡처
builtins.print를 오버라이딩하여 PyTorch의 모든 출력을 Redis로 실시간 전송- 원본 print 함수 복원하여 메모리 누수 방지
🔧 작업 큐 최적화
- 학습 작업을 별도 큐(
training)로 분리하여 API 성능 영향 최소화 - Celery Worker 다중화로 동시 학습 처리
✅ 동시 학습 작업 처리: 10개 이상
✅ API 응답 지연 없음: 비동기 처리로 즉시 응답
✅ 안정성: 작업 실패 시 자동 재시도
- WebSocket 양방향 실시간 통신
- Redis Pub/Sub을 통해 Celery Worker → FastAPI → Frontend 로그 전달
- 유저별 격리된 채널로 로그 혼선 방지
[Celery Worker]
↓ print("epoch 1, loss: 0.5")
[Redis Pub/Sub] (user:123 채널)
↓ 구독
[FastAPI WebSocket]
↓ 실시간 전송
[Frontend 화면]
↓ "epoch 1, loss: 0.5" 출력
@router.websocket("/ws/train")
async def websocket_train(websocket: WebSocket):
await websocket.accept()
# 1. JWT 토큰 검증
user_info = verify_token(websocket.query_params.get("token"))
user_id = str(user_info["user_id"])
# 2. Celery 작업 발행
run_training.delay(user_id, model_code, epochs, batch_size, ...)
# 3. Redis 채널 구독
pubsub = subscribe_log(f"user:{user_id}")
# 4. 실시간 로그 스트리밍
while True:
msg = pubsub.get_message(timeout=1)
if msg:
await websocket.send_text(msg["data"].decode("utf-8"))
await asyncio.sleep(0.5)🔧 장시간 연결 유지
- WebSocket 연결이 학습 시간 동안 안정적으로 유지되도록 Heartbeat 구현
- 연결 끊김 시 자동 재연결 로직
🔧 에러 분석 자동화
- 학습 중 에러 발생 시 GPT-4가 즉시 에러를 분석하고 해결 방법 제시
if data.get("type") == "error":
gpt_analysis = await analyze_error(
data.get("message"),
data.get("traceback")
)
await websocket.send_json({
"type": "error_analysis",
"summary": gpt_analysis
})✅ 실시간 로그 전송 지연: 0.5초 이하
✅ 동시 WebSocket 연결: 100개 이상 안정적 처리
✅ 연결 유지율: 99% (30분 학습 기준)
학습 완료 후 성능 지표를 GPT-4가 분석하여 개선 방안 제시
- 과적합/언더피팅 진단
- 하이퍼파라미터 조정 제안
- 모델 구조 개선 팁
너는 딥러닝 전문가야. 아래는 초보자가 설계한 CNN 모델과 학습 결과야.
모델 구조: {...}
성능 지표:
- train_acc: 0.95
- test_acc: 0.72 ← 과적합 의심
- test_precision: 0.70
- test_f1: 0.69
아래 내용을 중심으로 피드백 작성:
1. 과적합 완화 방법 (Dropout, Data Augmentation 등)
2. 하이퍼파라미터 조정 추천
3. 모델 구조 개선 제안
🔍 과적합이 발생했어요!
- 학습 정확도(95%)는 높지만 테스트 정확도(72%)가 낮습니다.
💡 개선 방법:
1. Dropout 레이어 추가 (비율 0.3~0.5)
2. Data Augmentation (RandomRotation, RandomFlip)
3. Learning Rate 낮추기 (0.001 → 0.0001)
4. Epoch 줄이기 (10 → 5)
✅ 피드백 생성 시간: 5초 이하
✅ 사용자 만족도: 전문가 수준의 조언 제공
✅ 모델 성능 개선: 피드백 적용 시 평균 15% 향상
5개의 독립적인 컨테이너로 서비스 분리
services:
fastapi_app: # FastAPI 메인 서버
nginx: # 리버스 프록시 + SSL 종단
redis: # 메시지 브로커 + Pub/Sub
celery_worker: # 비동기 학습 작업 처리
certbot: # SSL 인증서 자동 갱신location / {
proxy_pass http://fastapi_app:8000;
proxy_http_version 1.1;
proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
proxy_set_header Connection "upgrade";
}✅ 무중단 배포: 서비스별 독립 배포
✅ 확장성: Celery Worker 개수 조절로 처리량 증가
✅ 보안: Let's Encrypt SSL/TLS A+ 등급
| 지표 | 수치 |
|---|---|
| 평균 응답 시간 | 200ms 이하 |
| WebSocket 동시 접속 | 100개 이상 |
| Celery 작업 처리량 | 초당 10개 |
| 코드 생성 성공률 | 95% |
| DB 쿼리 최적화 | N+1 문제 해결 (50% 속도 향상) |
✅ FastAPI의 async/await 비동기 처리
✅ Redis 캐싱으로 반복 쿼리 제거
✅ SQLAlchemy joinedload() 로 N+1 문제 해결
✅ 데이터베이스 커넥션 풀링 (pool_pre_ping, pool_recycle)
- Docker Compose를 이용한 서비스 간 통신 및 네트워크 구성
- 각 서비스의 역할 분리 및 느슨한 결합(Loose Coupling)
- 컨테이너 기반 배포 및 스케일링
- Celery를 이용한 분산 작업 큐 설계 및 구현
- Redis Pub/Sub을 이용한 실시간 메시징 시스템
- WebSocket을 통한 양방향 실시간 통신
- GPT-4를 백엔드에 통합하여 실용적 AI 서비스 구현
- 정확한 결과를 얻기 위한 프롬프트 설계 및 반복 개선
- AI 응답 파싱, 검증, 에러 핸들링
- JWT Access/Refresh Token 이중 인증 시스템 구현
- OAuth 2.0 소셜 로그인 통합
- 비밀번호 해싱, SQL Injection 방지 등 보안 best practice
- SQLAlchemy ORM을 이용한 효율적인 데이터 모델링
- Alembic을 이용한 안전한 마이그레이션 관리
- 쿼리 최적화, 인덱싱, N+1 문제 해결
- WebSocket 프로토콜 이해 및 구현
- 장시간 연결 유지 및 재연결 처리
- 유저별 격리된 채널 관리 (멀티테넌시)
문제: 학습이 10분 이상 진행되면 WebSocket 연결이 끊어짐
원인: Nginx의 기본 타임아웃 설정 (60초)
해결:
# Nginx 설정 추가
proxy_read_timeout 3600s;
proxy_send_timeout 3600s;결과: 30분 이상의 학습도 안정적으로 처리
문제: 여러 사용자가 동시 학습 시 로그가 섞여서 전송됨
원인: Redis 채널을 공유하여 사용
해결:
# 유저별 채널 분리
channel = f"user:{user_id}"
pubsub.subscribe(channel)결과: 유저별 격리된 로그 스트리밍 구현
문제: GPT가 사용자 입력값을 무시하고 임의로 수정함
원인: 프롬프트에서 "추측하지 말라"는 명확한 지시 부족
해결:
prompt += """
[중요] 모든 하이퍼파라미터는 코드 상단에 변수로 명확히 정의:
EPOCHS = {epochs}
BATCH_SIZE = {batch_size}
LEARNING_RATE = {learning_rate}
절대 금지: for epoch in range(10) ← 직접 기입
필수: for epoch in range(EPOCHS) ← 변수 사용
"""결과: 코드 생성 정확도 70% → 95% 향상
문제: 동시 접속자 증가 시 "Too many connections" 에러
원인: SQLAlchemy 커넥션 미반환
해결:
# 커넥션 풀 설정 최적화
engine = create_engine(
DATABASE_URL,
pool_pre_ping=True, # 연결 상태 체크
pool_recycle=280, # 5분마다 재생성
pool_size=20, # 최대 커넥션 수
max_overflow=10 # 초과 시 추가 생성
)
# 의존성 주입으로 안전한 반환
def get_db():
db = SessionLocal()
try:
yield db
finally:
db.close() # 반드시 반환결과: 동시 접속자 50명 → 200명 처리 가능
- GPU 서버 연동으로 학습 속도 10배 향상
- Redis Cluster로 고가용성 확보
- Celery Worker 자동 스케일링 (Kubernetes)
- 모델 버전 관리 시스템 (Git 연동)
- 학습 중단/재시작 기능
- Custom Dataset 업로드 지원
- Transformer 모델 지원
- Prometheus + Grafana 메트릭 수집
- ELK Stack 로그 분석
- Sentry 에러 추적
BuildX/
├── app/
│ ├── auth/ # 인증 (JWT, OAuth)
│ │ ├── routes.py # 회원가입, 로그인, 토큰 갱신
│ │ ├── services.py # JWT 생성/검증, 비밀번호 해싱
│ │ └── dependencies.py # 인증 의존성 주입
│ ├── routers/ # API 라우터
│ │ ├── dashboard.py # 모델 목록 조회/삭제
│ │ ├── generate.py # GPT 코드 생성
│ │ ├── ws_train.py # WebSocket 학습 API
│ │ └── feedback.py # AI 피드백
│ ├── services/ # 비즈니스 로직
│ │ ├── gpt.py # GPT-4 통합
│ │ └── validator.py # 코드 검증
│ ├── task/ # Celery 작업
│ │ └── train.py # 비동기 학습 작업
│ ├── models/ # SQLAlchemy 모델
│ │ └── user.py # User, Model, ModelDetail
│ ├── schemas/ # Pydantic 스키마
│ ├── utils/ # 유틸리티
│ │ └── pubsub.py # Redis Pub/Sub
│ ├── database.py # DB 연결 설정
│ ├── celery_worker.py # Celery 설정
│ └── main.py # FastAPI 앱
├── migrations/ # Alembic 마이그레이션
├── nginx/ # Nginx 설정
├── docker-compose.yml # 마이크로서비스 구성
├── Dockerfile
└── requirements.txt # 의존성
BuildX 프로젝트는 단순한 CRUD API를 넘어서, 실시간 처리, AI 통합, 분산 시스템 등 현대적인 백엔드 아키텍처를 설계하고 구현한 경험을 담고 있습니다.
특히 Celery + Redis를 이용한 비동기 작업 처리, WebSocket을 통한 실시간 통신, GPT-4를 활용한 AI 서비스 구현 등 프로덕션 레벨의 복잡한 시스템을 안정적으로 운영할 수 있는 역량을 보여줍니다.
이 프로젝트를 통해 마이크로서비스 아키텍처 설계, 비동기 프로그래밍, 실시간 통신 시스템 구축, AI 통합 등 최신 백엔드 기술 스택을 실무 수준으로 다룰 수 있게 되었습니다.
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