DNN 및 최신 모델: PyTorch Lightning
ㅁ DNN 및 최신 모델
ㅇ 정의: 딥러닝 모델과 최신 모델을 설계, 구현, 최적화하는 과정 및 관련 기술.
ㅇ 특징: 다양한 모델 구조와 학습 방법론을 포함하며, 효율성과 성능 최적화를 목표로 함.
ㅇ 적합한 경우: 대규모 데이터셋을 처리하거나 복잡한 문제를 해결할 때 사용.
ㅇ 시험 함정: 모델 구조와 학습 방법론의 차이를 혼동하거나 특정 기술의 적용 조건을 잘못 이해할 수 있음.
ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 딥러닝 모델은 데이터의 특성을 추출하고 분류하는 데 사용된다.
– X: 모든 최신 모델은 동일한 학습 구조를 가진다.
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1. PyTorch Lightning
ㅇ 정의: PyTorch 기반의 경량화된 딥러닝 프레임워크로, 모델 학습 및 실험의 생산성을 높이는 데 초점을 맞춤.
ㅇ 특징: 코드 구조화, 반복 작업 최소화, 분산 학습 지원, 콜백 기능 제공 등.
ㅇ 적합한 경우: 대규모 모델 실험, 분산 학습 환경, 코드 재사용성이 중요한 경우.
ㅇ 시험 함정: PyTorch Lightning과 PyTorch의 차이를 혼동하거나, Lightning의 콜백 기능을 정확히 이해하지 못할 수 있음.
ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: PyTorch Lightning은 코드 재사용성과 모듈화를 지원한다.
– X: PyTorch Lightning은 PyTorch의 모든 기능을 대체한다.
ㅁ 추가 학습 내용
PyTorch Lightning의 주요 기능 중 ‘콜백’과 ‘분산 학습’에 대해 학습하기 위한 내용을 다음과 같이 정리합니다.
1. **콜백 (Callbacks)**:
– 콜백은 훈련 과정에서 특정 이벤트가 발생할 때 실행되는 사용자 정의 또는 내장된 기능을 제공합니다. 이를 통해 코드의 재사용성을 높이고 훈련 과정을 더 쉽게 관리할 수 있습니다.
– **ModelCheckpoint** 콜백:
– 역할: 모델의 성능이 개선되었을 때 자동으로 체크포인트를 저장합니다.
– 주요 매개변수:
– `monitor`: 성능을 평가할 메트릭을 지정합니다. 예: ‘val_loss’.
– `save_top_k`: 가장 좋은 모델의 개수를 저장합니다.
– `mode`: 메트릭의 최적화 방향을 설정합니다. 예: ‘min’ 또는 ‘max’.
– 적용 예제:
“`python
from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckpoint
checkpoint_callback = ModelCheckpoint(
monitor=’val_loss’,
save_top_k=1,
mode=’min’,
dirpath=’checkpoints/’,
filename=’best_model’
)
trainer = pl.Trainer(callbacks=[checkpoint_callback])
“`
– 이 콜백은 모델을 수동으로 저장할 필요 없이 자동으로 저장하여 효율성을 높입니다.
2. **분산 학습 (Distributed Training)**:
– 분산 학습은 대규모 데이터와 복잡한 모델을 처리하기 위해 여러 GPU 또는 여러 노드를 활용합니다.
– **DDP (Distributed Data Parallel)**:
– 역할: 데이터 병렬 처리를 통해 여러 GPU에서 모델을 동시에 학습시켜 학습 속도를 높입니다.
– PyTorch Lightning에서 분산 학습은 `Trainer` 클래스의 `strategy` 매개변수를 통해 쉽게 설정할 수 있습니다.
– 적용 예제:
“`python
trainer = pl.Trainer(
strategy=’ddp’,
accelerator=’gpu’,
devices=2 # 사용하려는 GPU 개수
)
“`
– 이 설정은 PyTorch의 DDP를 자동으로 관리하며, 데이터 분할, 모델 동기화 등을 처리합니다.
3. **PyTorch와 PyTorch Lightning의 차이점**:
– PyTorch는 기본적인 딥러닝 프레임워크로, 모든 학습 절차를 수동으로 구현해야 합니다.
– PyTorch Lightning은 PyTorch의 상위 레벨 인터페이스로, 반복적인 코드를 줄이고 훈련, 검증, 테스트를 구조화하여 더 간결한 코드를 작성할 수 있습니다.
– 주요 차이:
– PyTorch에서는 체크포인트 저장, 학습 루프 작성 등이 수동으로 이루어지지만, Lightning에서는 콜백과 `Trainer` 클래스가 이를 자동화합니다.
– 분산 학습 설정도 Lightning에서는 간단한 매개변수 설정으로 가능하며, PyTorch에서는 세부적인 구현이 필요합니다.
4. **실제 코딩 예제를 통한 실습**:
– 콜백과 분산 학습을 동시에 활용하는 예제:
“`python
from pytorch_lightning import Trainer, LightningModule
from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckpoint
class MyModel(LightningModule):
def __init__(self):
super().__init__()
# 모델 정의
def forward(self, x):
# 순전파 정의
def training_step(self, batch, batch_idx):
# 훈련 단계 정의
def configure_optimizers(self):
# 옵티마이저 정의
# ModelCheckpoint 콜백 설정
checkpoint_callback = ModelCheckpoint(
monitor=’val_loss’,
save_top_k=1,
mode=’min’,
dirpath=’checkpoints/’,
filename=’best_model’
)
# Trainer 설정 (DDP와 콜백 포함)
trainer = Trainer(
strategy=’ddp’,
accelerator=’gpu’,
devices=2,
callbacks=[checkpoint_callback]
)
# 모델 인스턴스화 및 훈련 시작
model = MyModel()
trainer.fit(model)
“`
이와 같은 학습 내용을 통해 PyTorch Lightning의 주요 기능을 이해하고, 시험에서 요구되는 실무 능력을 갖출 수 있습니다.