고성능 ML 백엔드를 위한 Python 성능 최적화 팁

이 글에서는 Python으로 작성된 ML 백엔드 서버의 성능을 최적화하기 위한 10가지 기법을 다룬다. Python은 ML 도메인에서 널리 사용되지만, 실행 속도가 느려 성능 저하를 겪는 경우가 많다. 특히 대량의 데이터를 다루는 ML 워크로드에서는 garbage collection(GC)이 병목 현상을 일으킬 수 있다. GC 튜닝을 통해 응답시간을 개선할 수 있으며, built-in list 대신 array나 numpy를 사용하는 것이 성능을 높이는 데 도움이 된다. 이 외에도 Python의 다양한 라이브러리 활용 방법과 함께, 성능을 극대화할 수 있는 간단한 코드 수정 팁들이 소개된다.

주요 최적화 기법

• GC 튜닝
• array 및 numpy 활용
• multiprocess 조정
• Pydantic 사용 최소화
• 빠른 json 라이브러리 사용