728x90 Machine Learning Infrastructure2 [PYTHON] 강화학습 환경에서 수백만 개 객체 생성 시 메모리 부족을 해결하는 __slots__ 최적화 방법과 3가지 차이점 강화학습(Reinforcement Learning, RL) 모델을 학습시키다 보면, 에이전트(Agent)가 수많은 상태(State)를 탐색하고 경험 리플레이 버퍼(Experience Replay Buffer)에 수백만 개의 전이(Transition) 데이터를 쌓는 과정을 거치게 됩니다. 이때 파이썬의 기본 클래스 구조를 그대로 사용하면 어느 순간 RAM 부족으로 프로세스가 강제 종료되는 현상을 목격하게 됩니다. 단순히 하드웨어를 증설하는 것이 답일까요? 아니면 코드 한 줄로 이 문제를 해결할 수 있을까요? 오늘 이 글에서는 파이썬의 마법 같은 속성인 __slots__를 활용하여, 대규모 객체 생성 시 메모리 점유율을 획기적으로 줄이는 방법과 실무적인 적용 가치를 전문 엔지니어의 시각에서 심도 있게 분석합.. 2026. 4. 23. [PYTHON] 메타클래스(Metaclass)로 신경망 인터페이스를 강제하는 3가지 방법과 설계 해결책 대규모 딥러닝 프로젝트나 사내 전용 커스텀 신경망 프레임워크를 구축할 때, 가장 큰 도전 과제는 수많은 연구원과 개발자가 작성하는 모델 코드의 '구조적 일관성'을 유지하는 것입니다. 단순히 추상 베이스 클래스(ABC)를 사용하는 것만으로는 부족할 때가 많습니다. 특히 특정 속성이 반드시 존재해야 하거나, 메서드의 시그니처가 엄격히 제한되어야 하는 '프레임워크 레벨의 제약'이 필요할 때 우리는 파이썬의 가장 깊은 곳인 메타클래스(Metaclass)를 꺼내 들어야 합니다. 메타클래스는 '클래스를 만드는 클래스'입니다. 이를 사용하면 객체가 생성되는 시점이 아니라, 클래스가 정의되는 시점(정의 타임)에 해당 클래스가 프레임워크의 규칙을 준수하고 있는지 검사하고 강제할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 메타클래스를.. 2026. 4. 22. 이전 1 다음 728x90
