PyTorch 환경 구축 및 텐서 연산 기초
딥러닝 개요
인공지능은 크게 세 가지 발전 단계를 거쳤습니다. 초기에는 심볼릭 AI가 전문가 시스템으로 주류를 이루었으며, 이후 통계적 방법론이 발전했습니다. 2010년대 이후 신경망과 딥러닝이 부상하며 현재는 대규모 사전 학습 모델 시대에 접어들었습니다.
주요 딥러닝 프레임워크
TensorFlow, PyTorch, PaddlePaddle 등 다양한 프레임워크가 존재합니다. PyTorch ...
8월 16일 19:43에 게시됨
PyTorch 개발 효율을 높이는 데이터 타입 처리 및 환경 관리 팁
1. PyTorch와 NumPy의 데이터 타입 호환성 문제 해결
NumPy 배열을 PyTorch 텐서로 변환할 때, PyTorch가 지원하지 않는 데이터 타입(예: uint16)을 사용하면 TypeError가 발생합니다. PyTorch는 주로 float64, float32, int64 등의 타입을 지원하므로 변환 전 전처리가 필요합니다.
import numpy as np
import torch
# 문제 상황: uint16 타입의 배열 생성
raw_data = n ...
8월 15일 07:33에 게시됨
LeNet-5 구현 및 손글씨 숫자 분류 실습
LeNet-5은 Yann LeCun이 1998년에 제안한 초기 합성곱 신경망으로, 특히 MNIST와 같은 저해상도 이미지 분류 작업에서 뛰어난 성능을 보였습니다. 이 모델은 현재 딥러닝 아키텍처의 기초를 형성하며, 층별 특징 추출과 공간 차원 축소 전략을 명확히 보여줍니다.
구조적 구성 요소
LeNet-5는 다음과 같은 순차적 레이어로 구성됩니다:
입력: 1채널 흑백 이미지 (28×28 ...
8월 8일 18:12에 게시됨
Stable Diffusion 파이프라인의 추론 가속화 및 VRAM 최적화 엔지니어링 가이드
1. 성능 프로파일링 및 벤치마크 환경 구축
모델 최적화를 진행하기 전, 현재 시스템의 리소스 사용량과 처리 시간을 정확히 측정하는 벤치마크 환경을 구축해야 합니다. 이를 통해 이후 적용할 최적화 기법들의 정량적 효과를 검증할 수 있습니다.
1.1 파이프라인 초기화 및 측정 유틸리티
diffusers 라이브러리를 사용하여 Stable Diffusion 파이프라인을 로드하고, 추 ...
8월 7일 15:00에 게시됨
PyTorch를 활용한 MNIST 손글씨 숫자 인식 모델 구축
이 문서에서는 PyTorch 라이브러리를 사용하여 MNIST 손글씨 숫자 데이터셋을 분류하는 간단한 합성곱 신경망(CNN) 모델을 구현하는 과정을 다룹니다. 데이터 준비부터 모델 정의, 훈련, 평가 및 결과 시각화까지 전반적인 파이프라인을 설명합니다.
1. 환경 설정 및 데이터 준비
모델 훈련을 위한 환경을 설정하고 필요한 데이터를 로드합니다. GPU 사용 가능 여부를 확 ...
8월 7일 05:42에 게시됨
100줄 코드로 배우는 자연어 처리의 핵심 알고리즘
초보자도 쉽게 따라할 수 있는 간결한 NLP 실습 가이드
이 프로젝트는 딥러닝 연구자를 위한 자연어 처리(영문: Natural Language Processing, NLP) 기초 교육 자료로, PyTorch 기반으로 구현된 다양한 모델을 포함하고 있습니다. 대부분의 모델은 주석과 공백 줄을 제외한 핵심 코드가 100줄 이내로 구성되어 있어, 복잡한 구조 없이 알고리즘의 본질을 빠르게 이해할 수 ...
8월 7일 02:22에 게시됨
PyTorch torchvision.transforms 활용 가이드
머신러닝 모델에 입력하기 전 데이터는 적절한 형태로 가공되어야 합니다. torchvision.transforms는 이미지와 레이블을 전처리할 수 있는 다양한 변환 도구를 제공하며, Dataset 생성 시 transform과 target_transform 인자를 통해 적용할 수 있습니다.
핵심 변환 클래스
클래스역할
ToTensorPIL Image/NumPy 배열을 Tensor로 변환 및 정규화
Lambda사용자 정의 함 ...
8월 4일 06:41에 게시됨
Gemma-3 멀티모달 모델의 GPU 메모리 최적화: PyTorch 캐시 동적 할당 및 해제 전략
Gemma-3 12B 모델과 VRAM 단편화 문제
Gemma-3 12B와 같은 대규모 멀티모달 AI 모델을 운용할 때, 초기 추론 속도는 빠르지만 대화가 길어지거나 이미지를 여러 장 처리하다 보면 시스템이 지연되거나 CUDA out of memory (OOM) 오류가 발생하는 경우가 많습니다. 이는 하드웨어의 성능 부족보다는 VRAM(비디오 RAM) 관리 및 메모리 풀링 메커니즘에서 기인하는 문제입니다 ...
8월 3일 13:06에 게시됨
PyTorch DataParallel의 내부 구조 및 동작 원리 심층 분석
PyTorch에서 멀티 GPU를 활용하여 모델을 학습시킬 때 가장 흔히 사용하는 도구가 torch.nn.DataParallel(이하 DP)입니다. DP는 단일 노드 내에서 여러 GPU에 데이터를 분산시켜 병렬 처리를 수행하는 직관적인 방법을 제공합니다. 이 글에서는 DP의 초기화 과정과 순전파(Forward Pass) 시 내부적으로 어떤 메커니즘이 작동하는지 소스 코드 레벨에서 분석합니다.
1. Dat ...
8월 2일 07:25에 게시됨
PyTorch로 FashionMNIST 데이터셋 로드 및 레이어 시각화하기
데이터셋 로딩 및 탐색
이 노트북에서는 Fashion-MNIST 데이터셋을 로드하고, 이미지와 레이블의 구조를 분석합니다. 모델 개발 전에 데이터를 직접 확인하는 것은 매우 중요하며, 이는 이미지의 크기, 색상 구성, 레이블 분포 등을 이해하는 데 도움이 됩니다.
PyTorch는 내장된 데이터셋 클래스를 제공하며, 그 중 하나인 FashionMNIST는 이미 data/ 폴더에 다운로드되어 ...
7월 31일 22:09에 게시됨