FastAPI · Flask 배포, requirements만 있으면

Python 백엔드를 가상환경·systemd·nginx 씨름 없이 띄웁니다. 추론 엔드포인트가 필요하면 GPU도 같은 흐름으로 붙습니다.

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무엇인가요

Python 서버를 운영 환경으로 옮기는 가장 쉬운 길

로컬에선 잘 돌던 FastAPI 앱이 막상 배포하려면 gunicorn/uvicorn 워커, 리버스 프록시, 인증서, 환경 변수 지옥으로 이어집니다. onpod은 의존성과 시작 명령만 알면 됩니다.

AI 추론 API라면 더 잘 맞습니다. 모델 가중치를 담은 컨테이너를 GPU에 올려 추론 엔드포인트로 서빙하고, 호출이 없을 땐 잠들게 할 수 있습니다.

onpod — deploy

# 코딩 에이전트(Claude Code·Codex·Cursor…)에게 한 마디
나 이 FastAPI 서버를 onpod에 배포해줘

에이전트 → onpod 매뉴얼 읽음 → 빌드 → 배포 실행…
✓ 배포 완료
공개 주소: https://my-fastapi.onpod.ai (SSL 자동)

잘 맞는 경우

추론 API — 모델을 GPU에 올려 REST로 서빙.
데이터 파이프라인 백엔드 — 큐·워커·배치.
RAG / 에이전트 백엔드 — 벡터 검색 + LLM 호출.
일반 웹 API — 프런트엔드의 백엔드.

자주 묻는 질문

궁금한 것들

gunicorn/uvicorn 설정을 직접 해야 하나요?

직접 깊게 다룰 필요 없이 의존성과 시작 명령만 지정하면 됩니다. 에이전트가 표준 설정으로 배포해 줍니다.

GPU 추론 엔드포인트로 쓸 수 있나요?

네. 모델을 담은 컨테이너를 H100급 GPU에 올려 FastAPI 추론 API로 서빙할 수 있습니다.

Django도 되나요?

Django·Flask 등 WSGI/ASGI 기반 Python 웹 프레임워크 모두 같은 흐름으로 배포됩니다.

지금 한 줄이면 배포 끝.

코딩 에이전트에게 “onpod에 배포해줘”라고 말하기만 하면 됩니다. 무료 티어로 시작하세요.

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잘 맞는 경우

궁금한 것들

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