NVIDIA Train-Adapt-Optimize(TAO)와 Weights & Biases로 AI 개발 가속화
NVIDIA TAO (Train-Adapt-Optimize)와 Weights & Biases를 결합해 조직이 AI 활용을 시작하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요 이 기사는 AI 번역본입니다. 오역이 의심되면 댓글로 알려주세요
Created on September 15|Last edited on September 15
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소개
이미지 분류, 객체 탐지, 자동 음성 인식 등과 같은 AI 활용은 기업과 산업 전반에 걸쳐 대규모 변화를 이끌 수 있습니다. 하지만 AI와 딥러닝 모델을 처음부터 구축하는 일은 만만치 않습니다. 이러한 모델을 만들기 위한 공통 전제이자 과제로는 방대한 양의 고품질 학습 데이터, 데이터를 준비하고 신경망을 설계할 전문성, 그리고 성능 최적화를 위해 모델을 지속적으로 미세 조정하는 능력이 필요합니다. 진입 장벽이 높다 보니, AI가 제공하는 명확하고 측정 가능한 이점에도 불구하고 규모와 상관없이 많은 기업에서 AI 도입이 가로막히곤 합니다.
이 글에서는 NVIDIA TAO (Train-Adapt-Optimize)와 Weights & Biases의 조합이 조직의 AI 활용 여정을 어떻게 시작하도록 돕는지, 그리고 일반적인 AI 작업에 대해 얼마나 빠른 출발점을 제공하는지 살펴보겠습니다. 이제 개발자는 NVIDIA TAO Toolkit과 Weights & Biases를 사용해 여러 학습 실행을 시각화하고 비교할 수 있습니다. 또한 객체 탐지 모델을 구축하는 예시 워크플로를 단계별로 안내합니다.
그전에 간단히 배경을 살펴보겠습니다.
NVIDIA TAO Toolkit
NVIDIA TAO Toolkit은 로우코드 솔루션으로, 개발자와 기업이 모델 학습과 최적화 과정을 가속할 수 있도록 지원합니다. TAO Toolkit은 AI 모델과 딥러닝 프레임워크의 복잡성을 추상화해, AI를 처음 시작하는 누구나 쉽게 접근할 수 있도록 진입 장벽을 낮춥니다. TAO Toolkit을 사용하면 전이 학습의 강점을 활용해 NVIDIA 사전 학습 모델을 자체 데이터로 미세 조정하고, 비즈니스 요구에 맞도록 추론 최적화를 수행할 수 있습니다.
TAO Toolkit은 분류, 객체 탐지, 세그멘테이션, 키포인트 추정, OCR 등 다양한 컴퓨터 비전 작업을 폭넓게 지원합니다. 또한 모델의 복잡도와 크기를 줄이고 추론 처리량을 높여 주는 여러 가지 턴키 추론 최적화를 제공합니다.
Weights & Biases
Weights & Biases는 ML 팀이 더 빠르게 더 나은 모델을 만들 수 있도록 돕습니다. 노트북에 몇 줄의 코드만 추가하면 모델의 아키텍처, 하이퍼파라미터, git 커밋, 모델 가중치, GPU 사용량, 데이터셋, 예측까지—모든 것을 즉시 디버그하고 비교하며 재현할 수 있고, 팀원들과 협업도 동시에 진행할 수 있습니다.
W&B는 전 세계의 가장 혁신적인 기업과 연구 기관에서 활동하는 20만 명이 넘는 ML 실무자들이 신뢰합니다. 무료로 사용해 보려면 다음에서 가입하세요. Weights & Biases
NVIDIA TAO Toolkit + W&B 연동
이제 NVIDIA TAO Toolkit 사용자들은 Weights & Biases 안에서 모든 실험 데이터를 시각화할 수 있습니다. 여러 학습 실행을 시각화하고 비교·대조하여 프로젝트에 가장 적합한 모델 후보와 모델 성능에 가장 큰 영향을 미치는 하이퍼파라미터를 파악할 수 있습니다. 또한 이 연동 기능은 각 모델 학습이 하드웨어 자원을 어떻게 사용하는지 보여 주어 리소스가 충분히 활용되고 있는지 확인할 수 있게 해 줍니다. 다음은 가이드 NVIDIA TAO를 W&B에 실험을 기록하도록 구성하는 방법을 알아보세요.
NVIDIA TAO와 W&B 활용 방법 - 컴퓨터 비전 예제
1) 아직 NVIDIA TAO에 접근 권한이 없다면 먼저 이용 권한을 확보하세요.
2) 아직 계정이 없다면 Weights & Biases(W&B) 계정을 만드세요:
- 엔터프라이즈 사용자는 W&B 관리자에게 확인하세요
3) 예제를 실행해 보려면:
- 아래에 제시된 명령을 실행하여 NGC에서 TAO Toolkit 시작하기 리소스를 다운로드하���요
ngc registry resource download-version nvidia/tao/tao-getting-started:4.0.0
- 다음 위치에 ���는 detectnet_v2.ipynb 노트북을 인스턴스화하세요
notebooks/tao_launcher_starter_kit/detectnet_v2/detectnet_v2.ipynb
다운로드한 샘플 디렉터리에서
- 셀의 주석을 해제하여 wandb를 설치하고, wandb API 키를 입력하세요.
- API 키를 입력하면 기본적으로 W&B 로깅이 활성화됩니다.
노트북을 실행하면 자동으로 생성되는 대시보드 예시는 다음과 같습니다:
결론
NVIDIA TAO Toolkit은 모든 규모의 조직이 AI를 활용해 비즈니스와 운영을 개선할 수 있도록 신속하게 시작할 수 있게 도와줍니다. TAO Toolkit 4.0 릴리스에서는 이제 W&B 플랫폼을 활용하여 각 단계별 튜닝 작업이 AI 모델 성능을 어떻게 향상시키는지 추적하고 이해할 수 있습니다. 더 알아보거나 NVIDIA TAO를 직접 사용해 보고 싶다면 방문하세요 TAO 개요 페이지만약 Weights & Biases를 사용해 보고 싶다면 다음을 확인하세요 입문용 Google Colab 또는 가입하기 W&B 계정. 마지막으로 TAO에서 실행한 ML 실험을 W&B에 기록하는 방법이 궁금하다면 문서를 확인하세요 여기.
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