ㅁ 배포 방식 ㅇ 정의: AI 모델을 실제 환경에 배포하기 위해 사용하는 다양한 방법과 도구를 의미하며, 효율성과 확장성을 고려하여 선택됨. ㅇ 특징: – 다양한 프레임워크와 호환성을 제공. – 배포 환경에 따라 유연한 설정 가능. – 모델 업데이트 및 버전 관리를 지원. ㅇ 적합한 경우: – 실시간 예측이 필요한 애플리케이션. – 대규모 사용자 요청을 처리해야 하는
ㅁ 배포 방식 ㅇ 정의: – 배포 방식은 머신러닝 모델을 실제 환경에서 사용할 수 있도록 준비하고 제공하는 방법을 의미한다. BentoML은 이러한 배포를 효율적으로 관리하기 위한 오픈소스 프레임워크이다. ㅇ 특징: – 모델을 컨테이너화하여 쉽게 배포할 수 있다. – 다양한 배포 환경(GCP, AWS, Azure 등)과 통합이 가능하다. – REST API 형태로 모델 서비스를 제공할 수 있다. –
ㅁ 배포 방식 ㅇ 정의: 특정 머신러닝 모델을 사용자에게 제공하기 위한 기술적 방법론. ㅇ 특징: – 배포 방식은 모델의 활용도와 성능을 결정하는 중요한 요소. – 서버리스, 컨테이너 기반, 온프레미스 등 다양한 방식 존재. ㅇ 적합한 경우: – 모델의 사용 빈도와 규모에 따라 적합한 배포 방식을 선택. ㅇ 시험 함정: – 배포 방식의 장단점을 혼동하거나 특정
ㅁ 배포 방식 ㅇ 정의: – 배포 방식은 AI 모델을 사용자 또는 다른 시스템에서 사용할 수 있도록 제공하는 방법을 의미하며, 효율성과 확장성이 중요한 요소입니다. ㅇ 특징: – 다양한 네트워크 환경과 요구사항에 맞춰 설계됨. – 동기식/비동기식 호출, 데이터 전송 효율성, 확장성 등 주요 고려 사항 포함. ㅇ 적합한 경우: – 모델을 API 형태로 제공하거나, 실시간 예측
ㅁ 플랫폼 ㅇ 정의: AI 및 머신러닝 실험 관리를 위한 도구로, 실험의 로그, 메트릭, 하이퍼파라미터 등을 체계적으로 관리할 수 있는 플랫폼. ㅇ 특징: – 실시간 대시보드 제공으로 실험 결과를 직관적으로 확인 가능. – 팀 단위 협업을 지원하며, 프로젝트 관리 기능 포함. – 다양한 프로그래밍 언어 및 프레임워크와의 호환성 제공. ㅇ 적합한 경우: – 여러 실험을
ㅁ 기법 및 라이브러리 ㅇ 정의: 분산 학습에서 메모리 사용을 최적화하기 위한 기술로, 모델 상태를 여러 GPU에 분산하여 저장하고 계산하는 방식. ㅇ 특징: – 메모리 효율성을 극대화하여 대규모 모델 학습 가능. – 데이터 병렬성, 모델 병렬성, 파이프라인 병렬성을 지원. – DeepSpeed 라이브러리에서 주로 사용. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 딥러닝 모델을 학습할 때 GPU 메모리가
ㅁ 기법 및 라이브러리 ㅇ 정의: 분산 학습에서 모델의 파라미터와 데이터를 여러 장치에 나누어 처리하여 학습 속도를 향상시키는 기법. ㅇ 특징: – 대규모 모델의 학습에 적합. – GPU 메모리 사용량을 줄일 수 있음. – 네트워크 통신량이 증가할 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터셋과 모델을 사용하는 경우. – GPU 메모리가 제한적인 환경에서 학습이 필요한
ㅁ 기법 및 라이브러리 ㅇ 정의: – 대규모 신경망 모델의 학습에서 모델의 파라미터(가중치, 편향 등)를 여러 장치(GPU/TPU)로 분산하여 학습을 수행하는 방법. ㅇ 특징: – 모델의 구조에 따라 분산 전략을 설계해야 하므로 구현이 복잡할 수 있음. – 데이터가 아닌 모델 자체를 분할하기 때문에 데이터 병렬화와는 다른 접근 방식. – GPU 메모리 사용량을 줄이고, 대규모 모델 학습을
ㅁ 기법 및 라이브러리 ㅇ 정의: 데이터 병렬 처리(Data Parallelism)는 동일한 모델을 여러 장치에 복제하고, 입력 데이터를 분할하여 병렬로 처리하는 방법이다. ㅇ 특징: – 데이터의 독립성을 활용하여 여러 프로세서에서 동시에 처리 가능. – 모델의 크기가 크지 않은 경우 적합. – GPU 메모리 사용량은 모델 크기에 따라 결정. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터를 처리할 때.
ㅁ 도구및 프레임워크 ㅇ 정의: ㅇ 특징: ㅇ 적합한 경우: ㅇ 시험 함정: ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시: ================================ 1. FairScale ㅇ 정의: FairScale은 PyTorch 기반의 분산 학습 및 메모리 최적화 도구로, 대규모 모델 학습을 지원하기 위해 설계된 라이브러리입니다. ㅇ 특징: – 모델 병렬화, 데이터 병렬화, 파이프라인 병렬화를 지원합니다. – 메모리 사용 최적화를 통해