PyTorch

주요 기능 PyTorch

PyTorch 널리 사용되는 데 기여하는 몇 가지 핵심 기능으로 차별화됩니다:

• 동적 계산 그래프: 실행 전에 전체 계산 그래프를 정적으로 정의해야 하는 프레임워크와 달리 PyTorch 동적 계산 그래프를 사용합니다. 즉, 연산이 실행되는 동안 그래프가 즉석에서 생성되므로 복잡한 아키텍처에 더 큰 유연성을 제공하고 디버깅 프로세스를 간소화합니다. 이러한 역동성은 실험이 중요한 연구 환경에서 특히 유용합니다.
• Python 통합: PyTorch Python 개발자에게 친숙하게 느껴집니다. NumPy 및 SciPy와 같은 라이브러리와 원활하게 통합되어 사용자가 익숙한 도구와 구문을 활용할 수 있습니다. 따라서 다른 프레임워크에 비해 학습 곡선이 덜 가파릅니다.
• GPU 가속: 복잡한 딥 러닝 모델을 훈련하는 것은 계산 집약적입니다. PyTorch CUDA 같은 라이브러리를 사용하여 GPU 가속을 강력하게 지원하므로 다음과 같은 모델에 중요한 훈련 및 추론 시간을 크게 단축할 수 있습니다. Ultralytics YOLOv8.

애플리케이션 PyTorch

PyTorch 다재다능한 기능 덕분에 다양한 영역에 걸친 광범위한 머신 러닝 작업에 적합합니다.

• 컴퓨터 비전: 이미지 분류, 물체 감지, 이미지 분할과 같은 작업을 위해 컴퓨터 비전(CV) 에서 광범위하게 사용됩니다. 예를 들어, 자율 주행에서 보안 시스템에 이르는 다양한 애플리케이션에서 실시간 감지를 달성하기 위해 PyTorch 성능과 유연성을 활용하여 Ultralytics YOLO 모델을 개발 및 학습합니다.
• 자연어 처리(NLP): PyTorch 언어 모델링, 기계 번역 및 감정 분석을 위한 모델을 개발할 수 있는 강력한 NLP 도구이기도 합니다. 동적 특성은 텍스트 데이터에서 흔히 볼 수 있는 가변 길이 시퀀스를 처리하는 데 매우 적합합니다. 예를 들어, 텍스트 생성과 같은 작업에 사용되는 많은 최신 트랜스포머 모델이 PyTorch 구현됩니다.

AI 생태계에서의 PyTorch

특히 연구 커뮤니티에서 PyTorch 인기가 높지만, 다음과 같은 다른 프레임워크도 인기가 있습니다. TensorFlow 와 같은 다른 프레임워크도 AI 환경에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 역사적으로 주요 차별화 요소는 PyTorch 동적 그래프 접근 방식과 TensorFlow 정적 그래프 방식이었습니다. TensorFlow 이 나중에 동적 실행 모드를 도입했지만 말입니다. 두 프레임워크 모두 모델 구축, 학습 및 배포를 위한 포괄적인 도구를 제공하지만, 비전 AI 프레임워크 살펴보기와 같은 비교 자료에서 자세히 설명한 것처럼 API 설계 및 커뮤니티 초점이 다릅니다.

PyTorch 대규모의 활발한 개발자 커뮤니티, 공식 PyTorch 웹사이트의 방대한 문서, 모델을 프로덕션 환경으로 전환하기 위한 TorchScript 같은 도구의 이점을 제공합니다. 빠른 시작 가이드를 따라 Ultralytics 모델과 함께 PyTorch 사용을 시작하거나 Ultralytics HUB를 사용하여 모델을 쉽게 훈련할 수 있습니다.