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Databricks에서 MLflow를 쉽게 사용하는 방법

Databricks에서 MLflow를 쉽게 활용하는 방법

MLflow 소개

A. MLflow 개요

1. MLflow의 정의 및 목적

MLflow는 실험, 재현성, 배포 및 중앙 모델 레지스트리를 포함한 전체적인 머신러닝 라이프사이클 관리를 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 데이터 과학자 및 엔지니어들이 머신러닝 실험을 추적하고 모델을 패키지화하고 배포하며 ML 프로젝트에 대해 공유하고 협업할 수 있도록 돕습니다.

2. MLflow의 주요 구성 요소

a. MLflow Tracking

MLflow Tracking은 매개 변수, 메트릭 및 아티팩트를 포함한 머신러닝 실험을 기록하고 추적하는 기능을 제공하는 구성 요소입니다. 실험을 추적하고 결과를 비교하기 위한 중앙 집중식 방식을 제공합니다.

b. MLflow Models

MLflow Models는 머신러닝 모델을 패키지화하기 위한 표준 형식을 제공하여 다양한 서빙 플랫폼에 모델을 쉽게 배포할 수 있게 도와줍니다.

c. MLflow Projects

MLflow Projects는 재사용 가능하고 재현 가능한 데이터 과학 프로젝트를 패키지화하기 위한 표준 형식을 제공하여 다른 플랫폼에서 쉽게 공유하고 실행할 수 있게 도와줍니다.

d. MLflow Registry

MLflow Registry는 중앙 모델 저장소를 제공하여 모델을 다양한 단계(예: 스테이징, 프로덕션)를 통해 전환하고 모델의 계보를 추적할 수 있도록 도와줍니다.

B. MLflow 사용의 이점

1. 재현성 및 버전 관리

MLflow는 각 실험과 관련된 코드, 데이터 및 환경과 같은 모든 관련 정보를 추적하여 머신러닝 실험의 재현성을 보장하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 결과를 재현하고 비교하기가 더 쉬워집니다.

2. 협업 및 공유

MLflow는 머신러닝 프로젝트에 대한 중앙 집중식 플랫폼을 제공하여 팀 멤버들이 실험, 모델 및 프로젝트 구성을 공유할 수 있도록 합니다.

3. 모델 배포 및 관리

MLflow는 표준 형식과 도구를 제공하여 머신러닝 모델의 패키지화 및 서빙을 단순화합니다.

MLflow 추적(Tracking)

A. MLflow 추적 개념

1. 실험

MLflow에서 실험은 각각의 실행(실험)을 나타내며, 각 실행은 단일 머신러닝 스크립트 또는 워크플로우의 실행을 의미합니다.

2. 실행

MLflow에서 실행은 단일 머신러닝 스크립트 또는 워크플로우의 실행을 나타내며, 해당 실행과 관련된 매개 변수, 메트릭 및 아티팩트를 포함합니다.

3. 매개 변수 및 메트릭

매개 변수는 머신러닝 실험의 입력 변수이며, 메트릭은 추적하고 최적화하려는 성능 측정값입니다.

4. 아티팩트

MLflow에서 아티팩트는 모델 파일, 플롯 또는 데이터셋 샘플과 같이 실행에 연결된 파일 또는 데이터를 의미합니다.

B. MLflow 추적 API

1. 실험과 실행 로깅

a. 매개 변수 로깅

mlflow.log_param() 함수를 사용하여 MLflow 실행에 매개 변수를 로깅할 수 있습니다. 예를 들어:

import mlflow
 
mlflow.start_run()
mlflow.log_param("learning_rate", 0.01)
mlflow.log_param("num_epochs", 10)

b. 메트릭 로깅

mlflow.log_metric() 함수를 사용하여 MLflow 실행에 메트릭을 로깅할 수 있습니다. 예를 들어:

mlflow.log_metric("accuracy", 0.92)
mlflow.log_metric("f1_score", 0.88)

c. 아티팩트 로깅

mlflow.log_artifact() 함수를 사용하여 MLflow 실행에 아티팩트를 로깅할 수 있습니다. 예를 들어:

mlflow.log_artifact("model.pkl")
mlflow.log_artifact("plots/feature_importance.png")

2. 실험과 실행 조회 및 확인

a. 추적 UI

MLflow는 웹 기반의 추적 UI를 제공하여 실험과 실행을 볼 수 있고 비교할 수 있습니다. mlflow ui 명령을 실행하여 추적 UI에 액세스할 수 있습니다.

b. MLflow CLI

MLflow 추적 시스템과 상호 작용하기 위해 MLflow 명령줄 인터페이스(CLI)를 사용할 수도 있습니다. 예를 들어, mlflow experiments list 명령을 사용하여 MLflow 인스턴스의 모든 실험을 나열할 수 있습니다.

c. MLflow Python API

CLI 외에도 MLflow Python API를 사용하여 추적 시스템과 프로그래밍 방식으로 상호 작용할 수 있습니다. 예를 들어, mlflow.search_runs() 함수를 사용하여 특정 실험의 모든 실행을 쿼리할 수 있습니다.

C. Databricks에서 MLflow 추적 통합

1. Databricks에서 MLflow 추적 활성화

Databricks에서 MLflow 추적을 활성화하려면 Databricks 워크스페이스를 구성하여 MLflow 추적 서버를 사용하도록 설정해야 합니다. Databricks 워크스페이스의 적절한 구성 매개변수를 설정하여 이를 수행할 수 있습니다.

2. Databricks에서 실험과 실행 추적

Databricks에서 MLflow 추적을 활성화한 후에는 Databricks 노트북이나 작업에서 MLflow Python API를 사용하여 실험과 실행을 로깅할 수 있습니다. 이 과정은 이전 섹션에서 보여준 예제와 유사합니다.

3. Databricks에서 MLflow 추적 데이터에 액세스

Databricks 워크스페이스에 저장된 MLflow 추적 데이터에는 MLflow Python API 또는 Databricks UI를 사용하여 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 Databricks 생태계 내에서 실험과 실행을 볼 수 있고 비교할 수 있습니다.

MLflow 모델

A. MLflow 모델 개념

1. 모델 형식과 플레이버(일종의 모델 구현 방식)

MLflow 모델은 서빙 플랫폼에 모델을 배포하기 쉽게 만드는 머신러닝 모델의 표준 형식을 제공합니다. 각 모델은 하나 이상의 "플레이버"를 가질 수 있으며, 플레이버는 모델의 다양한 표현 방식(TensorFlow, scikit-learn, PyTorch 등)입니다.

2. 모델 버전 관리

MLflow 모델은 버전 관리 시스템을 제공하여 모델의 다른 버전을 추적하고 수명주기를 관리할 수 있게 합니다.

B. 모델 로깅과 등록

1. MLflow를 사용하여 모델 로깅

a. MLflow API를 사용하여 모델 로깅

mlflow.log_model() 함수를 사용하여 모델을 MLflow에 로깅할 수 있습니다. 예를 들어:

import mlflow.sklearn
from sklearn.linear_regression import LinearRegression
 
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
 
mlflow.log_model(model, "linear-regression")

b. 인기 있는 ML 프레임워크에서 모델 로깅

MLflow는 scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 등 다양한 머신러닝 프레임워크에서 모델 로깅을 지원합니다.

2. MLflow 레지스트리에 모델 등록

a. 모델 버전 관리

MLflow 레지스트리에 모델을 등록할 때 모델의 버전 번호를 지정할 수 있습니다. 이를 통해 동일한 모델의 다른 버전을 시간별로 추적할 수 있습니다.

b. 모델 스테이지

MLflow 레지스트리는 "스테이징", "프로덕션", "보관" 등과 같은 다양한 단계를 거쳐 모델 수명주기를 관리할 수 있도록 합니다.

C. Databricks에서 MLflow 모델 통합

1. Databricks에서 모델 배포

MLflow 모델을 Databricks에 등록한 후 Databricks 모델 서빙 기능을 사용하여 모델을 배포할 수 있습니다.

2. Databricks 모델 서빙으로 모델 제공

Databricks 모델 서빙은 MLflow 모델을 제공하기 위한 확장 가능한 관리형 플랫폼을 제공하여 모델을 쉽게 배포하고 관리할 수 있게 해줍니다.

3. Databricks에서 모델 모니터링 및 관리

Databricks UI는 배포된 MLflow 모델을 모니터링하고 관리하는 도구를 제공합니다. 이를 통해 모델 성능 추적, 이전 버전으로 롤백, 모델 프로모션 및 배포 자동화 등의 기능을 활용할 수 있습니다.

MLflow 프로젝트

A. MLflow 프로젝트 개념

1. 프로젝트 구조와 구성

MLflow 프로젝트는 재사용 가능하고 재현 가능한 데이터 과학 프로젝트를 패키지화하기 위한 표준 형식을 정의합니다. 이는 프로젝트 디렉토리 구조와 프로젝트의 종속성과 진입점을 지정하는 구성 파일(MLproject)을 포함합니다.

2. 종속성 관리

MLflow 프로젝트에서는 환경 파일(conda.yaml 등)을 사용하여 프로젝트의 종속성을 관리하여 다른 환경에서 실험과 워크플로우를 재현할 수 있도록 보장합니다.

B. MLflow 프로젝트 실행

1. 로컬에서 프로젝트 실행

mlflow run 명령을 사용하여 로컬에서 MLflow 프로젝트를 실행할 수 있습니다. 이렇게 하면 새로운 MLflow 실행이 생성되고 프로젝트의 진입점이 실행됩니다.

mlflow run my-project-dir

2. Databricks에서 프로젝트 실행

Databricks에서도 MLflow 프로젝트를 작업으로 제출하거나 Databricks 노트북에서 실행할 수 있습니다. 이를 통해 Databricks가 제공하는 확장 가능한 컴퓨팅 리소스를 활용할 수 있습니다.

C. Databricks에서 MLflow 프로젝트 통합

1. Databricks에서 MLflow 프로젝트 실행

Databricks에서 MLflow 프로젝트를 실행하려면 Databricks 작업 UI 또는 Databricks CLI를 사용하여 프로젝트를 작업으로 제출할 수 있습니다. Databricks는 새로운 MLflow 실행을 생성하고 프로젝트의 진입점을 실행합니다.

2. Databricks에서 MLflow 프로젝트 예약 및 자동화

Databricks는 MLflow 프로젝트를 예약하고 실행을 자동화하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 주기적인 워크플로우를 설정하거나 특정 이벤트 또는 조건에 기반하여 프로젝트 실행을 트리거할 수 있습니다.

MLflow 레지스트리

A. MLflow 레지스트리 개념

1. 모델 버전 관리와 스테이지

MLflow 레지스트리는 모델의 다른 버전을 추적하고 "스테이징", "프로덕션", "보관" 등의 다양한 단계를 거쳐 모델 수명주기를 관리할 수 있는 중앙 모델 저장소를 제공합니다.

2. 모델 계보와 메타데이터

MLflow 레지스트리는 각 등록된 모델과 관련된 계보 및 메타데이터를 추적합니다. 이는 모델 훈련에 사용된 코드, 매개 변수 및 메트릭 등을 포함합니다.

B. MLflow 레지스트리와의 상호 작용

1. 모델 등록

mlflow models register 명령이나 MLflow Python API를 사용하여 모델을 MLflow 레지스트리에 등록할 수 있습니다.

mlflow.register_model("runs:/run_id/model", "my-model")

2. 모델 보기 및 관리Databricks UI는 MLflow Registry에서 등록된 모델을 볼 수 있고 관리할 수 있는 웹 기반 인터페이스를 제공합니다. 이는 모델 버전을 탐색하고 모델 성능을 비교하고 모델을 단계별로 전환하는 기능을 포함하고 있습니다.

3. 모델 단계 전환 및 승진

MLflow Python API 또는 Databricks UI를 사용하여 MLflow Registry에서 모델을 다른 단계로 프로그래밍 방식으로 승진시킬 수 있으며, 모델 배포 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

from mlflow.tracking.client import MlflowClient
 
client = MlflowClient()
client.transition_model_version_stage(
    name="my-model",
    version=1,
    stage="Production"
)

C. MLflow Registry와 Databricks 통합

1. Databricks에서 MLflow Registry에 액세스하기

Databricks에서 MLflow Tracking을 활성화하면 MLflow Registry가 자동으로 Databricks 워크스페이스와 통합되어 Databricks UI 또는 MLflow Python API를 통해 등록된 모델에 직접 액세스하고 관리할 수 있습니다.

2. Databricks에서 모델 승진 및 배포 자동화

Databricks는 MLflow Registry에 등록된 모델의 승진 및 배포를 자동화하기 위한 기능을 제공합니다. 예를 들어, 새로운 모델 버전을 자동으로 프로덕션에 배포하거나 문제가 발생한 경우 이전 버전으로 롤백하는 트리거를 설정할 수 있습니다.

고급 주제

A. MLflow 수명주기 관리

1. 모니터링 및 경고

MLflow를 사용하여 구축한 기계 학습 워크플로우의 성능과 상태를 추적하고 경고 시스템을 설정할 수 있습니다. 이를 통해 문제가 신속하게 감지되고 조치될 수 있습니다.

2. 모델 승진 및 배포 자동화

MLflow를 다른 도구 및 플랫폼과 통합함으로써 새로운 모델 버전을 자동으로 프로덕션에 승진하고 배포하는 엔드 투 엔드 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 이를 통해 기계 학습 모델을 관리하는 데 필요한 수동 작업을 줄일 수 있습니다.

B. Databricks에서 MLflow 확장하기

1. 분산 훈련 및 실험

Databricks는 분산 기계 학습 훈련 및 실험 워크플로우를 실행할 수 있는 기능을 제공하므로 크기 조정 가능한 컴퓨팅 리소스를 활용하여 MLflow를 사용한 실험 속도를 향상시킬 수 있습니다.

2. 병렬 모델 평가 및 배포

Databricks는 병렬 모델 평가 및 배포를 가능하게 해주어 여러 모델 버전을 빠르게 테스트하고 프로덕션에 배포할 수 있습니다. 이를 통해 MLflow를 사용한 기계 학습 파이프라인의 효율성을 높일 수 있습니다.

C. MLflow 거버넌스 및 보안

1. 접근 제어 및 권한

MLflow를 사용한 기계 학습 워크플로우의 접근 제어 및 권한 설정을 구성할 수 있으며, 인증된 사용자만 실험, 모델 및 기타 민감한 데이터에 액세스하고 수정할 수 있도록 보장할 수 있습니다.

2. 감사 로깅 및 준수

Databricks는 MLflow를 사용한 워크플로우 내에서 발생하는 활동을 로깅하고 감사할 수 있는 기능을 제공하여 기계 학습 시스템의 규정 준수 요구 사항을 충족시킬 수 있습니다.

결론

A. 주요 개념 요약

이 튜토리얼에서는 MLflow의 주요 구성 요소인 Tracking, Models, Projects 및 Registry를 Databricks 플랫폼과 통합하는 방법에 대해 알아보았습니다. MLflow 사용의 장점인 재현성, 협업 및 모델 배포 등을 탐색했습니다.

합성곱 신경망 (CNNs)

합성곱 신경망 (CNNs)은 이미지 및 비디오와 같은 시각적 데이터를 처리하고 분석하는 데 특히 적합한 딥러닝 구조입니다. CNNs는 인간의 시각 피질의 구조에서 영감을 받아 입력 데이터에서 관련된 특징을 자동으로 학습하고 추출할 수 있도록 설계되었습니다.

합성곱 계층

CNN의 핵심 구성 요소는 합성곱 계층입니다. 이 계층에서는 학습 가능한 필터 (또는 커널이라고도 함) 세트가 입력 이미지와 합성곱을 수행하여 피처 맵을 생성합니다. 필터는 입력 이미지에서 엣지, 형상 또는 질감과 같은 특정 피처를 감지하는 데 사용됩니다. 합성 과정을 통해 네트워크는 입력 데이터 내의 공간적 관계를 캡처할 수 있으며, 이는 이미지 분류 및 객체 감지와 같은 작업에 중요합니다.

다음은 PyTorch에서 합성곱 계층의 예입니다.

import torch.nn as nn
 
# 합성곱 계층 정의
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

이 예에서 합성곱 계층은 16개의 필터를 가지며, 각각의 크기는 3x3 픽셀입니다. in_channels 매개변수는 입력 채널의 수를 지정하며 (이 경우에는 RGB 이미지의 3), out_channels 매개변수는 출력 채널의 수를 지정합니다 (이 예에서는 16).

풀링 계층

합성곱 계층 다음에는 일반적으로 최대 풀링과 같은 풀링 계층이 포함됩니다. 이는 가장 중요한 정보를 보존하면서 피처 맵의 공간적 차원을 줄이기 위해 사용됩니다. 가장 일반적인 풀링 연산은 윈도우 크기 내에서 최댓값을 선택하는 최대 풀링입니다.

다음은 PyTorch에서 최대 풀링 계층의 예입니다.

import torch.nn as nn
 
# 최대 풀링 계층 정의
pool_layer = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

이 예에서 최대 풀링 계층은 2x2 커널 크기와 2의 간격으로 창을 이동하여 2x2 윈도우 내에서 최댓값을 선택합니다.

완전 연결 계층

합성곱 및 풀링 계층 다음에는 CNN에 일반적으로 하나 이상의 완전 연결 계층이 포함됩니다. 이 계층은 이전 계층의 피처 맵을 펼친 후 최종 예측 (예: 이미지 분류 작업의 클래스 레이블)을 수행하기 위해 사용됩니다.

다음은 PyTorch에서 완전 연결 계층의 예입니다.

import torch.nn as nn
 
# 완전 연결 계층 정의
fc_layer = nn.Linear(in_features=1024, out_features=10)

이 예에서 완전 연결 계층은 1024개의 입력 피처와 10개의 출력 피처를 가지며, 이는 10개의 클래스 분류 문제에 사용될 수 있습니다.

CNN 아키텍처

심층 학습 분야에서 개발되고 널리 사용되는 몇 가지 잘 알려진 CNN 아키텍처가 있습니다. 가장 인기있는 예는 다음과 같습니다:

  1. LeNet: 1990년대에 Yann LeCun이 개발한 초기의 영향력있는 CNN 아키텍처 중 하나로, 필기 숫자 인식에 사용되었습니다.

  2. AlexNet: 2012년 Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton에 의해 개발되었습니다. AlexNet은 이미지 분류분야에서 기존의 방법에 비해 획기적인 결과를 달성했습니다.

  3. VGGNet: 2014년 Karen Simonyan과 Andrew Zisserman에 의해 제안되었습니다. VGGNet은 3x3 컨볼루션 필터만을 사용하는 간단하고 일관된 아키텍처로 잘 알려져 있습니다.

  4. GoogLeNet: Christian Szegedy와 동료들에 의해 2014년 도입되었습니다. GoogLeNet은 "인셉션 모듈"의 개념을 소개하여 효율적인 계산과 성능 개선이 가능해졌습니다.

  5. ResNet: Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun에 의해 2015년 개발되었습니다. ResNet은 잔여 연결의 개념을 도입하여 매우 깊은 신경망에서 사라지는 그레이디언트 문제를 해결하는 데 도움이 되었습니다.

위에서 언급한 것은 그야말로 다양한 심층 학습 응용 분야에서 개발되고 널리 사용되는 많은 CNN 아키텍처 중 일부에 불과합니다.

순환 신경망 (RNNs)

순환 신경망 (RNNs)은 텍스트, 음성 및 시계열과 같은 순차 데이터를 처리하는 데 특히 적합한 딥러닝 아키텍처입니다. RNN은 입력을 독립적으로 처리하는 전방향 신경망과 달리 이전 입력을 "메모리"로 유지할 수 있는 기능을 가지고 있으므로 데이터의 문맥 정보를 더 잘 포착할 수 있습니다.

기본 RNN 구조

RNN의 기본 구조는 현재 입력과 이전 메모리를 기반으로 각 시간 단계마다 업데이트되는 숨겨진 상태로 구성됩니다. 이를 통해 RNN은 순차 데이터의 패턴과 종속성을 학습할 수 있습니다.

다음은 PyTorch에서 간단한 RNN 셀의 예입니다.

import torch.nn as nn
 
# RNN 셀 정의
rnn_cell = nn.RNNCell(input_size=10, hidden_size=32)

이 예에서 RNN 셀은 크기 10의 입력을 받아 크기 32의 숨겨진 상태를 가집니다.

LSTM (Long Short-Term Memory)

RNN의 기본적인 문제점 중 하나는 그래디언트가 역전파될 때 매우 작아질 수 있는 그래디언트 소실 문제입니다. 이는 데이터의 장기 종속성을 학습하는 데 어려움을 초래할 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 Long Short-Term Memory (LSTM)이라는 더 고급인 RNN 유형이 소개되었습니다. LSTM은 정보의 흐름을 제어하기 위해 더 복잡한 셀 구조를 사용하며, 장기 종속성을 더 잘 포착할 수 있습니다.

다음은 PyTorch에서 LSTM 계층의 예입니다.

import torch.nn as nn
 
# LSTM 계층 정의
lstm_layer = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=32, num_layers=2, batch_first=True)

이 예에서 LSTM 계층은 크기 10의 입력을 받아 크기 32의 숨겨진 상태를 가지며, 2개의 층으로 구성됩니다. batch_first 매개변수는 입력 텐서에 배치 차원이 첫 번째 차원으로 있다는 것을 나타냅니다.

GRU (Gated Recurrent Unit)

RNN의 다른 변형으로는 Gated Recurrent Unit (GRU)가 있으며 LSTM과 유사하지만 구조가 더 간단합니다. GRU는 더 낮은 계산 비용으로 다양한 작업에서 잘 수행되는 것으로 알려져 있습니다.

다음은 PyTorch에서 GRU 계층의 예입니다.

import torch.nn as nn
 
# GRU 계층 정의
gru_layer = nn.GRU(input_size=10, hidden_size=32, num_layers=2, batch_first=True)
```### RNN 응용
 
RNN은 다음과 같은 다양한 작업에 성공적으로 적용되었습니다:
 
1. **자연어 처리 (NLP)**: RNN은 언어 모델링, 텍스트 생성, 기계 번역과 같은 작업에 널리 사용됩니다.
2. **음성 인식**: RNN은 순차적인 데이터를 처리할 수 있는 능력을 활용하여 말로 된 언어를 텍스트로 전사하는 데 사용할 수 있습니다.
3. **시계열 예측**: RNN은 주식 가격이나 날씨 패턴과 같은 시계열 데이터에서 예측을 수행하는 데 사용될 수 있습니다.
4. **비디오 처리**: RNN은 비디오 분류 및 행동 인식과 같은 작업에서 비디오의 시간적 정보가 중요한 경우에 사용될 수 있습니다.
 
## 생성적적대적 신경망 (GANs)
 
GAN은 훈련 데이터와 유사한 이미지나 텍스트와 같은 새로운 데이터를 생성하도록 설계된 딥러닝 아키텍처입니다. GAN은 생성자 네트워크와 구분자 네트워크 두 개의 신경망으로 구성되며, 어느 신경망이 생성된 데이터와 훈련 세트에서 실제 데이터를 잘 구별하는지를 경쟁적으로 훈련시킵니다.
 
### GAN 아키텍처
 
생성자 네트워크는 새로운 데이터를 생성하는 역할을 담당하며, 구분자 네트워크는 생성된 데이터와 훈련 세트의 실제 데이터를 구별하도록 훈련됩니다. 두 네트워크는 경쟁적으로 훈련되며, 생성자는 구분자를 속이려고 하고, 구분자는 생성된 데이터를 정확하게 분류하려고 합니다.
 
다음은 PyTorch에서 GAN 아키텍처의 간단한 예시입니다:
 
```python
import torch.nn as nn
 
# 생성자 네트워크 정의
generator = nn.Sequential(
    nn.Linear(100, 256),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(256, 784),
    nn.Tanh()
)
 
# 구분자 네트워크 정의
discriminator = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 256),
    nn.LeakyReLU(0.2),
    nn.Linear(256, 1),
    nn.Sigmoid()
)

이 예시에서 생성자 네트워크는 100차원의 입력을 받아 784차원의 출력을 생성합니다(28x28 픽셀 이미지). 구분자 네트워크는 784차원의 입력(이미지)을 받아 훈련 세트의 실제 이미지인지를 나타내는 0과 1 사이의 값 하나를 출력합니다.

GAN 훈련

GAN의 훈련 과정은 생성자와 구분자를 번갈아가며 훈련하는 것을 포함합니다. 생성자는 구분자가 실제 데이터로 잘못 분류할 것으로 예상되는 데이터를 생성하도록 하는 손실 함수를 최소화하도록 훈련됩니다. 구분자는 실제 데이터와 생성된 데이터를 올바르게 분류하도록 하는 손실 함수를 최대화하도록 훈련됩니다.

다음은 PyTorch에서 GAN 훈련 루프의 간단한 예시입니다:

import torch.optim as optim
 
# 생성자와 구분자의 옵티마이저 정의
g_optimizer = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002)
d_optimizer = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002)
 
for epoch in range(num_epochs):
    # 구분자 훈련
    d_optimizer.zero_grad()
    real_data = get_real_data()
    real_output = discriminator(real_data)
    real_loss = criterion(real_output, torch.ones_like(real_output))
    
    noise = get_noise(batch_size, 100)
    fake_data = generator(noise)
    fake_output = discriminator(fake_data.detach())
    fake_loss = criterion(fake_output, torch.zeros_like(fake_output))
    d_loss = (real_loss + fake_loss) / 2
    d_loss.backward()
    d_optimizer.step()
    
    # 생성자 훈련
    g_optimizer.zero_grad()
    noise = get_noise(batch_size, 100)
    fake_data = generator(noise)
    fake_output = discriminator(fake_data)
    g_loss = criterion(fake_output, torch.ones_like(fake_output))
    g_loss.backward()
    g_optimizer.step()

이 예시에서 구분자는 실제 데이터와 생성된 데이터 모두에 대해 훈련되며, 생성자는 구분자가 실제 데이터로 분류하도록 학습됩니다.

GAN 응용

GAN은 다음과 같은 다양한 응용 분야에 성공적으로 적용되었습니다:

  1. 이미지 생성: GAN은 얼굴, 풍경 또는 예술 작품과 같이 현실적으로 보이는 이미지를 생성하는 데 사용될 수 있습니다.
  2. 텍스트 생성: GAN은 뉴스 기사나 창작글과 같은 일관되고 자연스러운 텍스트를 생성하는 데 사용될 수 있습니다.
  3. 고해상도화: GAN은 저해상도 입력에서 고해상도 이미지를 생성하여 "업스케일링"하는 데 사용될 수 있습니다.
  4. 도메인 변환: GAN은 스케치를 현실적인 그림으로 변환하는 등 한 도메인에서 다른 도메인으로 이미지나 텍스트를 번역하는 데 사용될 수 있습니다.

결론

이 튜토리얼에서는 딥러닝의 주요 개념과 아키텍처인 피드포워드 신경망, 합성곱 신경망 (CNN), 순환 신경망 (RNN) 및 생성적 적대적 신경망 (GAN)에 대해 다루었습니다. 이러한 모델을 PyTorch를 사용하여 구현하는 방법을 설명하기 위해 구체적인 예시와 코드 조각을 제공했습니다.

딥러닝은 컴퓨터 비전 및 자연어 처리부터 로봇학 및 의료 등 다양한 영역에서 적용 가능한 빠르게 발전하는 분야입니다. 이 분야가 계속해서 진화함에 따라 최신 동향을 지속적으로 알아보고 이러한 기술을 해결하는 데 새롭고 혁신적인 방법을 계속해서 탐구하는 것이 중요합니다.

초보자를 위한 LLM 훈련의 이해를 쉽게 하는 방법PyTorch에서 ResNet 쉽게 이해하기