fastai는 딥 러닝 모델 훈련 및 인퍼런스 추론을 구현하기 위한 강력한 라이브러리입니다. 이러한 작업에서 배치 변환과 인퍼런스 최적화는 모델의 성능을 향상시키고 추론 속도를 향상시킬 수 있는 핵심 요소입니다. 이 블로그 포스트에서는 fastai에서 배치 변환과 인퍼런스 최적화를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
배치 변환 (Batch Transform)
배치 변환은 데이터의 전처리 단계 중 하나로, 모델에 입력되는 데이터의 형태를 조정하는 과정입니다. fastai는 다양한 데이터 전처리 기능을 제공하므로, 모델에 이상적인 형태의 데이터를 공급할 수 있습니다.
예를 들어, 이미지 데이터를 처리하는 경우, fastai는 자동으로 이미지 크기 조정, 데이터 증강, 정규화 등의 전처리를 수행할 수 있습니다. 이를 위해 ImageDataLoaders 클래스를 사용하여 데이터를 로드하고, aug_transforms() 함수를 사용하여 데이터 증강을 설정할 수 있습니다.
from fastai.vision.all import *
path = untar_data(URLs.PETS)
dls = ImageDataLoaders.from_folder(path/'images', train='train', valid='valid', valid_pct=0.2,
item_tfms=Resize(460), batch_tfms=aug_transforms(size=224))
위의 예시에서 Resize(460)은 입력 이미지의 크기를 460x460으로 조정하는 배치 변환을 적용합니다. aug_transforms(size=224)는 이미지 데이터를 자동으로 증강하여 데이터의 다양성을 높이는 배치 변환을 적용합니다.
인퍼런스 최적화 (Inference Optimization)
인퍼런스 최적화는 훈련된 모델을 사용하여 추론을 수행하는 단계에서 발생하는 성능 및 속도 문제를 해결하기 위한 기법입니다. fastai는 이러한 최적화를 위한 다양한 기능을 제공합니다.
예를 들어, fastai는 모델의 가중치를 저정하는데 사용하는 압축된 형식인 ONNX를 지원합니다. 이를 통해 모델을 ONNX 형식으로 변환하고, 추론 시간을 단축할 수 있습니다.
또한, fastai는 JIT 컴파일 기능을 지원합니다. JIT 컴파일은 모델을 컴파일하여 최적화된 하드웨어 연산을 수행하는 방법입니다. 이를 통해 모델의 추론 속도를 향상시킬 수 있습니다.
# 모델 훈련 후
learn.export('my_model.pkl')
# ONNX로 모델 변환
import torch.onnx
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
model = learn.model
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'my_model.onnx', verbose=True)
위의 예시에서 learn.export()를 사용하여 fastai 모델을 pkl 파일로 내보내고, torch.onnx.export()를 사용하여 해당 모델을 ONNX 형식으로 변환합니다. 변환된 모델은 이후 추론에 사용할 수 있습니다.
결론
fastai는 배치 변환과 인퍼런스 최적화를 수행하기 위한 다양한 기능을 제공합니다. 이를 통해 모델의 성능을 향상시키고 추론 속도를 향상시킬 수 있습니다. 배치 변환 및 인퍼런스 최적화는 딥 러닝 모델의 개발 및 배포 과정에서 중요한 역할을 합니다. fastai를 사용하여 이러한 작업을 간단하게 수행할 수 있습니다.
fastai의 자세한 사용법과 기능에 대해서는 fastai 공식 문서를 참조할 수 있습니다.
참고 자료: