PyTorch

PyTorch는 Torch 라이브러리를 기반으로 하는 강력한 오픈 소스 머신 러닝(ML) 프레임워크로, 컴퓨터 비전(CV) 및 자연어 처리(NLP)와 같은 애플리케이션에 널리 사용됩니다. Meta AI에서 개발하고 현재 독립적인 PyTorch Foundation에서 관리하며, 단순성, 유연성 및 Python 우선 설계로 유명합니다. 따라서 연구원과 개발자가 복잡한 신경망 아키텍처를 빠르게 프로토타입하고 구축하는 데 선호합니다. 프레임워크의 핵심은 NumPy 배열과 유사하지만 가속 컴퓨팅을 위해 GPU에서 실행할 수 있는 기능이 추가된 다차원 배열인 텐서를 중심으로 구축됩니다.

PyTorch의 주요 기능

PyTorch의 설계 철학은 사용자 경험과 속도를 우선시하며 다음과 같은 뛰어난 기능을 제공합니다.

• 동적 계산 그래프: 정적 그래프를 미리 정의해야 하는 프레임워크와 달리 PyTorch는 "define-by-run" 방식을 사용합니다. 이 동적 그래프(즉시 실행이라고도 함)는 개발자가 런타임 중에 그래프를 검사하고 변경할 수 있으므로 더 큰 유연성과 쉬운 디버깅을 제공합니다. 이는 RNN(Recurrent Neural Networks)와 같이 가변 구조를 가진 모델에 특히 유용합니다.
• Pythonic 통합: Python 데이터 과학 스택과 원활하게 통합되어 개발자가 직관적으로 사용할 수 있습니다. Ultralytics 퀵스타트 가이드 또는 공식 PyTorch 설치 지침을 통해 쉽게 시작할 수 있습니다.
• 풍부한 도구 생태계: PyTorch는 컴퓨터 비전을 위한 TorchVision, NLP를 위한 TorchText, 오디오 처리를 위한 TorchAudio와 같은 도메인별 라이브러리 모음에서 지원되며, 이는 인기 있는 아키텍처, 데이터 세트 및 변환을 제공합니다.
• 원활한 프로덕션 전환: 직렬화 및 최적화 가능한 모델 생성을 위한 TorchScript 및 성능 지향적 모델 제공을 위한 TorchServe와 같은 도구를 통해 PyTorch는 연구와 프로덕션 간의 격차를 해소합니다. Ultralytics는 PyTorch에서 학습된 모델에 대한 다양한 모델 배포 옵션을 제공합니다.

실제 애플리케이션

PyTorch의 유연성과 강력함은 많은 최첨단 AI 애플리케이션에서 채택되었습니다.

1. 자율 주행: Tesla Autopilot은 개발 파이프라인에 PyTorch를 많이 활용합니다. AI Day 프레젠테이션에서 강조된 바와 같이 Tesla의 엔지니어는 PyTorch를 사용하여 실시간 객체 감지 및 장면 이해를 수행하는 복잡한 딥 러닝 모델을 구축하고 학습합니다.
2. 의료 영상 분석: 헬스케어 AI에서 PyTorch는 의료 스캔 분석을 위한 모델을 개발하는 데 사용됩니다. 예를 들어 NVIDIA Clara는 종양을 자동으로 윤곽을 그리는 이미지 분할과 같은 작업에 PyTorch를 사용하는 헬스케어 애플리케이션 프레임워크로, 방사선 전문의가 더 빠르고 정확한 진단을 내릴 수 있도록 돕습니다.

AI 생태계의 PyTorch

PyTorch는 TensorFlow와 같은 다른 프레임워크와 함께 핵심적인 역할을 합니다. 둘 다 강력하지만 선택은 종종 프로젝트 요구 사항에 따라 달라집니다. 자세한 비교는 블로그 게시물인 비전 AI 프레임워크 탐색에서 확인할 수 있습니다. 또한 이미지 및 비디오 처리 도구를 제공하지만 엔드 투 엔드 딥러닝 프레임워크가 아닌 OpenCV와 같은 컴퓨터 비전 라이브러리와 PyTorch를 구별하는 것도 중요합니다.

최첨단 YOLO11을 포함한 모든 Ultralytics YOLO 모델은 PyTorch를 사용하여 구축되었습니다. 이를 통해 프레임워크의 성능과 유연성을 활용할 수 있습니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 사용자 정의 모델 훈련, 데이터세트 관리 및 배포의 전체 라이프사이클을 간소화합니다.

PyTorch는 공식 PyTorch 웹사이트, 광범위한 문서 및 활발한 개발자 커뮤니티를 통해 강력한 지원을 받습니다. 학습 프로세스 최적화를 원하는 사용자를 위해 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 학습 팁에 대한 가이드는 매우 유용한 리소스입니다. 프레임워크의 공식 GitHub 저장소는 커뮤니티 지원 및 기여를 위한 또 다른 훌륭한 공간입니다.