AI Deep Learning11 딥러닝 성능 최적화의 핵심: torch.compile과 연산 융합 완전 가이드 러닝 모델이 점점 복잡해지면서 성능 최적화는 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 오늘은 PyTorch의 핵심 최적화 기술인 **torch.compile**과 **연산 융합(Operation Fusing)**에 대해 실무진의 관점에서 자세히 알아보겠습니다. ## 1. 메모리 병목 해결의 핵심: 전문적 구현과 torch.compile ### 문제 상황: 메모리 과다 사용대규모 모델을 훈련하다 보면 순전파나 역전파 과정에서 예상보다 훨씬 많은 메모리를 사용하는 경우가 있습니다. 이때 가장 효과적인 해결책은 **전문적인 구현과 torch.compile을 활용**하는 것입니다. ### 왜 torch.compile이 효과적인가? #### 🚀 커스텀 커널의 위력```python# Liger Kernel + torch... 2025. 6. 29. 딥러닝 메모리 최적화 기법: 체크포인트와 CPU 오프로딩 완전 정복 딥러닝 모델이 점점 커지면서 GPU 메모리 부족 문제는 모든 연구자와 개발자가 직면하는 고민입니다. 오늘은 이 문제를 해결하는 핵심 기법인 체크포인트(Checkpointing)와 CPU 오프로딩(Offloading)에 대해 자세히 알아보겠습니다.1. 체크포인트의 재연산 메커니즘 이해하기체크포인트란?체크포인트는 PyTorch에서 제공하는 메모리 최적화 기법으로, "메모리 vs 계산시간"의 트레이드오프를 활용합니다. 순전파(forward pass) 중 중간 활성값(activation)을 저장하지 않고, 역전파(backward pass) 시 필요할 때 다시 계산하는 방식입니다.역전파 시 재연산 과정체크포인트에서 역전파가 일어날 때의 과정은 다음과 같습니다:저장된 입력값과 함수 매개변수 복원중간 활성값을 재계산.. 2025. 6. 29. 딥러닝 Quantization 완전 정복 안녕하세요! 오늘은 딥러닝에서 매우 중요한 개념인 **Quantization(양자화)**에 대해 알아보겠습니다. 이 강의를 통해 여러분은 quantization이 무엇인지, 왜 필요한지, 그리고 실제로 어떻게 활용되는지 완전히 이해하게 될 것입니다.1. Quantization이란 무엇인가?기본 개념 이해하기Quantization은 디지털 신호의 정밀도를 줄이는 과정입니다1. 쉽게 말해, 높은 정밀도 형식에서 낮은 정밀도 형식으로 변환하는 것이죠1.딥러닝에서 quantization은 모델의 크기를 줄여 예측 속도를 최적화하는 과정입니다2. 훈련된 신경망은 컴퓨터 메모리에 저장된 단순한 부동소수점 숫자들의 집합이라는 점을 기억해야 합니다3.실생활 비유로 이해하기quantization을 이해하기 위해 사진 해.. 2025. 6. 19. 딥러닝의 새로운 지평: 초심자를 위한 Low-Rank Adaptation (LoRA) 완벽 가이드 7편 제7장: 비판적 시선 - LoRA의 한계와 PEFT의 미래 LoRA는 의심할 여지 없이 혁신적인 기술이지만, 만능 해결책은 아닙니다. 균형 잡힌 시각을 갖기 위해서는 LoRA의 명확한 한계를 이해하고, 이를 극복하기 위한 PEFT 분야의 미래 발전 방향을 조망하는 것이 중요합니다. 7.1. LoRA의 경계 이해하기 LoRA를 사용할 때는 다음과 같은 한계와 고려사항을 인지해야 합니다.사전 훈련에는 부적합 (Unsuitable for Pre-training): LoRA는 이미 방대한 지식을 갖춘 모델을 특정 작업에 '적응'시키는 미세조정에 특화된 기술입니다. 모델을 처음부터 학습시키는 사전 훈련(pre-training) 단계에서는 모델이 언어의 복잡하고 광범위한 구조 전체를 학습해야 하므로, 저순위 근사(.. 2025. 6. 16. 딥러닝의 새로운 지평: 초심자를 위한 Low-Rank Adaptation (LoRA) 완벽 가이드 6편 제6장: 현실 세계의 LoRA - 응용 사례와 활용 LoRA는 학문적 개념을 넘어, 이미 산업 현장과 개인 창작자들의 작업 방식에 깊숙이 스며들어 실질적인 가치를 창출하고 있습니다. LoRA의 저비용 고효율 특성은 이전에 불가능했던 다양한 맞춤형 AI의 탄생을 가능하게 했습니다. 6.1. 맞춤형 언어 모델 제작 LoRA는 기업과 개발자가 범용 LLM을 특정 도메인에 맞게 빠르고 저렴하게 특화시키는 가장 강력한 도구입니다.산업별 특화:헬스케어: 범용 LLM에 LoRA를 적용하여 의료 기록, 임상 시험 데이터, 의학 논문 등을 학습시키면, 환자의 증상을 기반으로 진단을 보조하거나 복잡한 의료 보고서를 요약하는 전문 모델을 만들 수 있습니다.10금융: 금융 용어와 규제 문서를 학습한 LoRA 모델은 금융 사기.. 2025. 6. 16. 딥러닝의 새로운 지평: 초심자를 위한 Low-Rank Adaptation (LoRA) 완벽 가이드 4편 제4장: 실전! PyTorch와 Hugging Face로 LoRA 구현하기 이론적 원리를 이해했다면, 이제 직접 코드를 통해 LoRA를 구현해 볼 차례입니다. 다행히도 Hugging Face의 PEFT 라이브러리 덕분에 복잡한 수학적 구현 없이도 몇 줄의 코드만으로 LoRA를 손쉽게 적용할 수 있습니다. 이 장에서는 PyTorch와 PEFT를 사용하여 모델을 미세조정하는 전체 과정을 단계별로 안내합니다. 4.1. 핵심 도구: Hugging Face PEFT 라이브러리 Hugging Face의 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 라이브러리는 LoRA를 비롯한 다양한 PEFT 기법을 transformers 모델에 손쉽게 적용할 수 있도록 설계된 표준 도구입니다.23 이 라이브.. 2025. 6. 16. 딥러닝의 새로운 지평: 초심자를 위한 Low-Rank Adaptation (LoRA) 완벽 가이드 3편 제3장: LoRA 완전 정복 - 원리부터 장점까지 LoRA는 어떻게 그토록 적은 파라미터로 거대 모델을 효율적으로 미세조정하면서도, 추론 속도 저하 없이 뛰어난 성능을 유지할 수 있을까요? 그 비밀은 선형대수학의 '순위(rank)'라는 개념과, 모델 변화의 본질에 대한 깊은 통찰에 있습니다. 3.1. 핵심 직관: 저차원 고유 순위 가설 (The Low-Rank Intrinsic Rank Hypothesis) LoRA의 출발점은 "거대 언어 모델을 새로운 작업에 적응시킬 때, 가중치의 변화량(ΔW)은 그 행렬의 거대한 차원에도 불구하고, 본질적으로는 매우 낮은 '고유 순위(intrinsic rank)'를 가질 것이다"라는 가설입니다.17이것이 무슨 의미일까요? 쉽게 비유해 보겠습니다. 수천 페이지에 달하는.. 2025. 6. 16. 딥러닝의 새로운 지평: 초심자를 위한 Low-Rank Adaptation (LoRA) 완벽 가이드 2편 제2장: 효율성의 서막 - 파라미터 효율적 미세조정 (PEFT)의 원리 전체 미세조정의 거대한 장벽 앞에서, 연구자들은 "모델의 모든 것을 바꿀 필요가 있을까?"라는 근본적인 질문을 던지기 시작했습니다. 이 질문에 대한 답이 바로 **파라미터 효율적 미세조정(Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT)**입니다. PEFT는 거대 모델을 특정 작업에 적응시키는 패러다임을 근본적으로 바꾼 혁신적인 접근법입니다. PEFT의 핵심 철학과 장점 PEFT의 핵심 철학은 매우 직관적입니다. 사전 훈련된 모델이 이미 세상에 대한 방대한 지식을 학습했으므로, 새로운 작업에 적응하기 위해 필요한 변화는 모델 전체의 지식을 뒤엎는 것이 아니라, 일부 핵심적인 부분만 미세하게 조정하는 것으로 충분하다.. 2025. 6. 16. 딥러닝의 새로운 지평: 초심자를 위한 Low-Rank Adaptation (LoRA) 완벽 가이드 1편 서론: 거대 인공지능 시대의 새로운 패러다임 현대 인공지능(AI) 기술은 초거대 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 등장으로 전례 없는 변혁을 맞이하고 있습니다. 수천억 개에 달하는 파라미터(parameter)와 인터넷 규모의 데이터를 학습한 이 모델들은 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력에서 놀라운 범용성을 보여줍니다.1 하지만 이러한 범용성은 양날의 검과 같습니다. 사전 훈련된(pre-trained) 모델은 일반적인 지식의 보고(寶庫)이지만, 특정 전문 분야나 고유한 작업(specific tasks)에 대해서는 최적화되어 있지 않습니다.2예를 들어, 인터넷의 방대한 텍스트로 학습한 범용 챗봇은 일상적인 대화에는 능숙하지만, 의료 차트를 분석하거나 법률 문서를 작성하는 등.. 2025. 6. 16. 파인튜닝의 새로운 패러다임, LoRA 완벽 가이드 LoRA는 왜 대규모 AI 모델에 꼭 필요한가요?LoRA는 대규모 AI 모델의 파인튜닝 과정에서 파라미터 수를 획기적으로 줄여학습 효율을 극대화하는 기술입니다. 기존 방식과 달리 모델의 모든 가중치를학습하지 않고, 작고 효율적인 보조 행렬만 학습하기 때문에 메모리, 속도,성능 면에서 뛰어난 장점을 보여줍니다. 특히 GPT 계열이나 BERT 계열처럼거대한 사전 학습 모델을 자원 제약 환경에서도 쉽게 다룰 수 있도록도와주는 강력한 방법입니다. 이 글에서는 LoRA의 개념부터 구현, 성능 비교,활용 사례까지 전반적인 내용을 자세히 설명드립니다.LoRA의 기본 개념: 기존 가중치를 건드리지 않고 적응시키는 방법기존 파인튜닝 방식은 모든 모델 파라미터를 학습 대상에 포함시켜 많은리소스를 소모합니다. 반면 LoRA.. 2025. 6. 15. 2025년 딥러닝 개발자를 위한 Conda 가상 환경 설정 완전 정복 가이드 Conda로 딥러닝 프로젝트 환경을 관리하는 가장 똑똑한 방법은?딥러닝 프로젝트를 진행하면서 다양한 라이브러리와 Python 버전 충돌로 고생하신 적 있으신가요? Conda 가상 환경을 이용하면 각 프로젝트마다 독립적인 개발 환경을 구축할 수 있어 안정성과 효율성을 모두 챙길 수 있습니다. 이 글에서는 Conda 환경 설정부터 필수 명령어, 문제 해결까지 한 번에 정리해 드립니다.가상 환경 생성부터 시작하는 딥러닝 개발 습관가상 환경을 만들고 사용하는 습관은 딥러닝 실력을 높이는 핵심입니다. Python 버전 의존성과 라이브러리 충돌을 피하기 위한 첫 단계이기 때문입니다.conda create --name dl_project python=3.12 -y이 명령어 한 줄로 프로젝트별 가상 환경을 손쉽게 구성.. 2025. 6. 14. 이전 1 다음 반응형