728x90 PyTorch75 [PYTORCH] 모델 전체 저장 vs 가중치만 저장의 3가지 결정적 차이와 권장 방법 및 해결 전략 PyTorch 직렬화의 심층 분석: 왜 전문가들은 state_dict를 고집하는가?1. 서론: 모델 저장 방식의 선택이 프로젝트의 성패를 가른다딥러닝 모델 학습은 수 시간에서 수개월이 걸리는 고된 작업입니다. 공들여 학습시킨 모델을 파일로 저장하는 방식에는 크게 두 가지가 있습니다. 바로 '모델 객체 전체(Entire Model)'를 저장하는 방식과 '가중치(state_dict)'만을 저장하는 방식입니다. 초보 개발자들은 편리함 때문에 전자를 선택하곤 하지만, 실무 환경이나 모델 배포 단계에서는 후자가 압도적으로 권장됩니다. 본 포스팅에서는 이 두 방식의 기술적 차이점과 발생 가능한 문제점, 그리고 실무에서 즉시 활용 가능한 7가지 솔루션을 상세히 다룹니다.2. 모델 전체 저장 vs 가중치 저장 상세 비.. 2026. 4. 4. [PYTORCH] 모델 학습 중 Loss NaN 발생 시 7가지 체크리스트와 즉시 해결 방법 딥러닝 엔지니어를 괴롭히는 "Not a Number" 현상, 원인 분석부터 수치적 안정성 확보까지1. 서론: 왜 나의 모델은 NaN(Not a Number)을 뱉는가?PyTorch를 이용해 야심 차게 모델 학습을 시작했는데, 수십 에폭(Epoch) 잘 돌아가던 중 갑자기 Loss가 NaN으로 변하는 순간은 모든 개발자에게 공포입니다. NaN은 한 번 발생하면 연쇄적으로 모든 가중치를 오염시키며 학습을 불가능하게 만듭니다. 이 현상은 단순한 버그가 아니라 수치적 불안정성(Numerical Instability)의 결과인 경우가 많습니다. 본 가이드는 실무에서 마주치는 NaN의 근본 원인을 해부하고, 이를 해결하기 위한 전략적 접근법을 제시합니다.2. Loss NaN 발생의 주요 원인 비교 분석NaN이 발생.. 2026. 4. 4. [PYTORCH] 오버피팅(Overfitting) 확인 및 해결을 위한 7가지 방지 방법과 차이 분석 훈련 데이터에만 완벽한 모델은 죽은 모델이다: 실무 최적화 가이드1. 서론: 오버피팅(Overfitting)이란 무엇이며 왜 발생하는가?딥러닝 모델을 설계할 때 우리가 흔히 빠지는 함정은 '훈련 손실(Training Loss)이 낮으면 좋은 모델'이라는 착각입니다. 오버피팅(과적합)은 모델이 훈련 데이터의 노이즈나 세부 특징까지 과도하게 학습하여, 정작 본 적 없는 새로운 데이터(Validation/Test Set)에서는 형편없는 성능을 보이는 현상을 말합니다. 마치 시험 기출문제의 답을 통째로 외워버려, 숫자가 조금만 바뀐 응용 문제를 풀지 못하는 학생과 같습니다. PyTorch 환경에서 이 오버피팅을 어떻게 과학적으로 포착하고, 실무적으로 어떤 전략을 취해 '일반화(Generalization)' 능력.. 2026. 4. 4. [PYTORCH] 다중 손실 함수(Multi-loss)를 효율적으로 합쳐서 역전파하는 3가지 방법과 해결 전략 현업 딥러닝 엔지니어의 관점에서 분석한 멀티 태스크 학습(Multi-task Learning) 시 손실 함수 결합 및 그래디언트 불균형 해결 가이드1. 다중 손실 함수(Multi-loss) 결합의 핵심 개념딥러닝 모델이 복잡해짐에 따라 하나의 모델이 여러 개의 태스크를 동시에 수행해야 하는 경우가 많아졌습니다. 예를 들어, 자율 주행 시스템에서는 단일 백본 네트워크를 통해 객체 검출(Object Detection), 세그멘테이션(Segmentation), 그리고 깊이 추정(Depth Estimation)을 동시에 수행합니다. 이때 각 태스크는 고유의 손실 함수($L_1, L_2, ..., L_n$)를 가지며, 이를 최적화하기 위해 하나로 합치는 과정이 필요합니다. 단순히 모든 손실을 더하는 방식($L_{.. 2026. 4. 4. [PYTORCH] Warmup Step이 학습 안정성에 미치는 5가지 영향과 해결 방법 현업 딥러닝 엔지니어가 전하는 초대형 모델 학습의 필수 테크닉: 왜 초기 학습률 제어가 모델의 운명을 결정하는가?1. Warmup Step이란 무엇이며 왜 중요한가?딥러닝 모델, 특히 Transformer나 ResNet과 같이 층이 깊은 네트워크를 학습시킬 때, 초기 가중치는 무작위(Random)로 설정되어 있습니다. 이 상태에서 매우 높은 학습률(Learning Rate)을 적용하면 그래디언트가 폭주(Exploding)하거나, 가중치가 최적 해(Global Minimum)에서 너무 멀어져 학습이 불가능한 상태에 빠지기 쉽습니다. Warmup Step은 학습 초기에 매우 낮은 학습률에서 시작하여 설정한 목표 학습률까지 점진적으로 높여가는 과정을 말합니다. 이는 엔진을 예열하는 과정과 유사하며, 네트워크의.. 2026. 4. 4. [PYTORCH] DistributedDataParallel (DDP) 기본 개념과 DataParallel의 3가지 차이 및 성능 해결 방법 현업 딥러닝 아키텍트가 제안하는 고성능 분산 학습 아키텍처: 왜 기업용 AI 모델은 모두 DDP를 선택하는가?1. 분산 학습의 필연성: 왜 DistributedDataParallel(DDP)인가?최근 초거대 언어 모델(LLM)과 고해상도 이미지 생성 모델의 출현으로 단일 GPU만으로는 학습 시간을 감당하기 어려운 시대가 되었습니다. PyTorch에서 제공하는 DistributedDataParallel(DDP)은 멀티 GPU 및 멀티 노드 환경에서 모델을 학습시키기 위한 최적의 솔루션입니다. 과거에 많이 사용되던 `DataParallel(DP)` 방식은 단일 프로세스에서 멀티 스레딩을 사용하는 구조적 한계로 인해 GIL(Global Interpreter Lock) 문제와 마스터 GPU의 메모리 병목 현상을.. 2026. 4. 4. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 13 다음 728x90
