PyTorch 은 신경망 구축과 훈련을 용이하게 해주는 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크입니다. Facebook의 AI 연구소(FAIR)에서 개발한 PyTorch 은 유연성과 효율성을 강조하는 머신러닝 애플리케이션에 널리 사용되고 있습니다. 동적 계산 그래프를 지원하여 연구 및 생산에 유리한 선택이 될 수 있습니다.
PyTorch 는 시퀀스 데이터에 대한 유연성과 효율성으로 인해 NLP 작업에서 중추적인 역할을 합니다. BERT(양방향 인코더 변환기 표현)와 같은 모델은 PyTorch 을 사용하여 구현되어 언어 모델링에서 그 효과를 입증했습니다.
이 프레임워크는 객체 감지 및 이미지 분할과 같은 실시간 성능이 필요한 애플리케이션을 개발하는 데 유용합니다. PyTorch사용 편의성이 뛰어나 실시간 추론 기능을 갖춘 모델을 배포하는 데 적합합니다.
Facebook에서 개발한 Detectron2는 PyTorch 에 기반한 객체 감지 및 분할 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 연구 유연성을 지원하고 프로덕션 시스템에 효율적으로 배포할 수 있으며, 복잡한 컴퓨터 비전 작업을 처리하는 PyTorch의 강력한 기능을 보여줍니다.
Tesla는 PyTorch 을 사용하여 자율 주행 기능을 향상시키기 위해 방대한 양의 시각 데이터를 처리하는 오토파일럿 기술을 개발합니다. 이 실제 적용 사례는 자율 주행 자동차에서 AI의 효능을 강조합니다( PyTorch).
는 또 다른 인기 있는 딥 러닝 프레임워크이지만 TensorFlow 도 널리 사용되는 딥 러닝 프레임워크이지만, PyTorch 은 동적 계산 그래프를 지원하여 모델을 쉽게 디버그하고 반복할 수 있기 때문에 연구에 자주 사용됩니다. TensorFlow 하지만, 대규모 프로덕션 시스템에서 유용한 성능 최적화 기능으로 잘 알려져 있습니다. 일반적으로 사용 사례와 원하는 워크플로우 유연성에 따라 두 프레임워크 중 하나를 선택합니다.
PyTorch 시리즈의 근간을 이루는 Ultralytics YOLO 시리즈의 중추를 형성하며 최첨단 물체 감지 시스템을 개발할 수 있는 강력한 프레임워크를 제공합니다. PyTorch 을 활용하면 Ultralytics YOLO 모델이 유연하고 효율적이며 최첨단 연구 혁신을 활용할 수 있습니다.
PyTorch 및 이와 유사한 프레임워크가 주도하는 다양한 애플리케이션과 발전을 살펴보면서 AI가 어떻게 산업을 혁신하는지 자세히 알아보세요.
PyTorch의 성장하는 에코시스템과 커뮤니티 지원, Python 라이브러리와의 통합 기능 덕분에 딥 러닝, 컴퓨터 비전 등의 분야에서 혁신을 이루고자 하는 연구자 및 실무자들이 선호하는 선택지입니다. 프로젝트에 PyTorch 을 활용하고 싶은 분들은 PyTorch 을 설치하는 것이 역동적인 잠재력을 탐색하기 위한 첫걸음입니다.
