임이지의 블로그

1주 차 과제로 번역하고 싶은 모델을 선정하고 간단하게 블로그에 포스팅합니다. 모델 선택 필자의 경우 squeezenet을 선택하였습니다. 주소는 https://pytorch.kr/hub/pytorch_vision_squeezenet/입니다. 해당 URL에 접속하면 아래와 같은 화면이 표시되는데 Open On Google Colab 버튼을 클릭하면 Colab에서 실습을 할 수 있는 환경이 구성됩니다. 개발 환경 설정 COLAB에서 실습하기 전 GPU를 사용하기 위해서 메뉴 중 [런타임 - 런타임 유형변경] 클릭하여 하드웨어 가속기를 GPU로 변경합니다. GPU가 제대로 활동되어 있는지 확인하기 위해 COLAB 상단에서 아래 코드를 추가하고 실행합니다. 필자의 경우에는 Tesla T4로 GPU 가 할당된 ..

개발자행사/PyTorchHub 2022. 7. 15. 15:06

플러터의 장점 하나의 코드로 ios, android, macos, window, web 모두 동작 가능 RN의 경우 머터리얼 디자인을 적용 시 시스템에 있는 그래픽 라이브러리로 동작하기 때문에 iOS, Android위젯의 스타일 달라 보일 수 있다. 반면에 플러터는 SKIA 엔진을 탑재하여 그래픽 라이브러리가 OS 종속성을 갖고 있지 않아 iOS, Android 모두 같은 스타일로 보여 준다. 핫 리로딩을 지원(앱을 처음부터 다시 시작하지 않고 새로운 코드가 반영됨) 배우기 싶다 (dart언어) 플러터의 단점 RN 보다 성능적인 면에서는 빠르다고 할 수 있으나 생태계가 크지 않다는 점 위에 내용과 마찬가지로 아직까진 네이티브(Android, Swift) 보다는 성능적인 면에서 앞서지 않음 현재 지속적으로..

Web 2022. 6. 30. 16:46

서평 구글 엔지니어는 이렇게 일한다.라는 책을 읽고 가장 좋다고 느낀 것을 정리해보았다. 첫 번째, (겸손, 존중, 신뢰) 이 단어였다. 개발자 문화중 코드 리뷰에 대해서 지적이 아니라 겸손, 존중, 신뢰 3가지를 기반으로 문화를 만들었다는 것에 매우 부러웠다. 두 번째, 지속 가능성. 소프트웨어를 개발할 때 목표, 설계 등 여러 가지 요소들이 있는데 가장 중요한 것이 지속 가능성이라고 생각한다. 당연한 말이지만 버그를 수정하며 사용자가 편한 기능을 만드는 것도 중요하지만 그 외적으로 버전 관리, 빌드 시스템 등 개발자들도 편하게 일할 수 있는 개발환경 요소도 중요하다. 개발자가 쉽게 다가갈 수 있어야 소프트웨어의 기대 수명과 지속 가능성이 연장된다고 생각된다. 세 번째, 포스트 모템 문화. 가장 좋다고..

Developer/IT 도서 2022. 6. 9. 17:47

서평 이 책은 머신러닝 알고리즘에 대해서는 깊은 설명은 없으나 간략한 특징과 실제 머신러닝 프로젝트를 수행하기 위해 필요한 필요한 지식에 대해서 소개한다. 프로젝트를 시작할 때 여러 필요 요소가 있는데 필자가 생각할 때는 해결하려는 비즈니스 모델의 도메인 지식이 중요하다고 생각했지만 책에서는 아래 4가지가 가장 중요한 요소라고 한다. 제품에 관한 도메인 지식을 가진사람 통계나 머신러닝을 잘 아는 사람 데이터 분석 인프라를 만드는 엔지니어링 역량을 가진 사람 실패 리스크를 책임지는 책임자 머신러닝 프로젝트는 모델 관련 지식, 코딩 스킬 차이 등 사람에게 의존하기 어려우며 일반적인 소프트웨어보다 인수인계가 어려우며 이러한 문제로 공통 실험 환경(개발환경)이 필요하다. 머신러닝 프레임워크로는 TensorFlo..

Developer/IT 도서 2022. 4. 26. 14:30

바쁜 일상 속에서 서로 다른 가치관이 공존하는 여러 사람들과 각자의 꿈을 향해서 우리는 매일 일어나고 노력과 도전을 통해서 하루하루 살아가고 있다. 아침에 일어나서 커피 한잔하며 유튜브를 보다가 어릴 때는 몰랐는데 지금은 이 말에 의미가 마음에 와 다은다. "포기하면 편해" ㅎㅎㅎ https://www.youtube.com/watch?v=57FhcTzIiuI

Developer/일상다반사 2022. 4. 24. 13:24

https://ap-northeast-2.console.aws.amazon.com/sagemaker/home?region=ap-northeast-2#/notebook-instances Amazon SageMaker에서 노트북을 사용하려면 먼저 노트북 인스턴스를 생성해야 합니다. SageMaker 콘솔 메뉴에서 [노트북 인스턴스]를 선택하고 화면에서 [노트북 인스턴스 생성] 버튼을 클릭합니다. 노트북 인스턴스에 원하는 이름을 붙이고 화면 하단의 [노트북 인스턴스 생성] 버튼을 클릭합니다. 노트북 인스턴스가 만들어질 때까지 시간이 걸립니다. 노트북 인스턴스 상태는 생성 버튼을 클릭한 직후에는 Pending 상태이고 인스턴스 생성이 완료되면 InService 상태가 됩니다. InService 상태가 되면 아래..

AWS/AWS 기반 AI 개발 2022. 4. 13. 16:09

https://ap-northeast-2.console.aws.amazon.com/sagemaker/home?region=ap-northeast-2#/landing SageMaker - 훈련 - 훈련 작업 훈련 작업 생성 클릭 IAM 역할에서 새 역할 생성을 선택 모든 S3 버킷을 선택합니다. 설정에 따라 특정 S3 버킷을 선택하여도 무방합니다. 훈련 작업 생성 화면을 열었지만, IAM Role 생성을 완료했기 때문에 이 화면을 닫아도 문제는 없습니다.

AWS/AWS 기반 AI 개발 2022. 4. 13. 15:58

개발환경이 변경 되었을때 일일히 패키지를 설치해야 하는데 이때 일일이 설치하지 않고 현재 사용하는 패키지만 기록해놓을 수 있도록 사용되는 명령어는 pip freeze 명령어 이다. pip freeze > requirements.txt 위의 명령어를 실제로 사용시 아래처럼 모든 패키지들이 포함 된다. 하지만 해당 명령어는 시스템 내의 모든 패키지를 requirements.txt 로 만들어 준다. 필자가 원하는 것은 해당 프로젝트에서 사용하는 패키지만 requirements.txt 로 만드는 것이 필요하였다. pipreqs 를 사용하면 해당 프로젝트에서만 사용하는 패키지만 requirement.txt 로 만들어 준다. 설치 #pipreqs 설치 pip install pipreqs 실행 pipreqs /hom..

AI/개발도구 2022. 4. 12. 16:57