Catalyst와 neptune.ai 통합으로 ML 모델 학습 추적하기
목차
- 소개
- 라이브러리 임포트
- 파라미터 인스턴스화
- 모델 생성
- 지도 학습 러너 생성
- 넵튠 로거 인스턴스화
- 메타데이터 로깅
- 실험 수준 메타데이터
- 스테이지 수준 메타데이터
- 에포크 수준 메타데이터
- 배치 수준 메타데이터
- 모델 체크포인트 로깅
- 커스텀 대시보드 사용
- 실험 평가와 성능 메트릭
- 하드웨어 리소스 사용량
- 실행 중지
넵튠 카탈리스트 통합 작동 방식
넵튠 카탈리스트 통합 작동 방식을 보여주기 위해 라이브러리를 임포트하고, 파라미터를 인스턴스화하고, 모델을 생성하며, 지도 학습 러너를 생성합니다. 넵튠 로거를 인스턴스화해서 API 토큰과 프로젝트 이름을 전달하고, 선택적으로 태그도 전달할 수 있습니다. 이렇게 하면 실행(run)이 생성됩니다. 메타데이터를 로깅하기 위해서는 넵튠 로거를 train 메소드에 전달하면 됩니다. 또는 사용자 정의 러너에 넵튠 로거를 전달하여 메타데이터를 로깅할 수도 있습니다. 학습 코드를 실행하고 나면, 모델의 정확도와 손실 등의 메타데이터가 로깅됩니다. 이러한 메타데이터는 실험 레벨, 스테이지 레벨, 에포크 레벨, 배치 레벨로 구분되어 기록됩니다. 또한, 모델 체크포인트도 로깅할 수 있으며, 커스텀 대시보드를 사용하여 중요한 성능 메트릭을 한 눈에 확인할 수 있습니다. 실행을 중지하면 작업을 완료할 수 있습니다.
소개
안녕하세요! 제 이름은 프린스 카노마이고, 저는 넵튠 엑트(Neptune Act)에서 개발자 어드보케이트로 일하고 있습니다. 오늘은 넵튠 카탈리스트 통합 작동 방식에 대해 알려드리겠습니다.
라이브러리 임포트하기
첫 번째로, 필요한 라이브러리를 임포트해야 합니다. 넵튠 카탈리스트 통합을 위해 필요한 라이브러리들을 임포트합니다.
파라미터 인스턴스화하기
다음으로, 파라미터를 인스턴스화해야 합니다. 이 단계에서는 학습에 필요한 파라미터들을 설정하고, 해당 파라미터들을 넵튠 카탈리스트에 전달합니다.
모델 생성하기
이제 모델을 생성할 차례입니다. 넵튠 카탈리스트는 다양한 모델 아키텍처를 제공하며, 이를 활용하여 모델을 생성할 수 있습니다.
지도 학습 러너 생성하기
학습을 위한 지도 학습 러너(Supervised runner)를 생성해야 합니다. 이 러너는 데이터를 로드하고 모델을 학습시키는 역할을 합니다.
넵튠 로거 인스턴스화하기
넵튠 카탈리스트 통합을 사용하기 위해서는 넵튠 로거를 인스턴스화해야 합니다. API 토큰과 프로젝트 이름을 전달하면서 넵튠 로거를 인스턴스화합니다. 옵션으로 태그를 추가로 전달할 수도 있습니다.
메타데이터 로깅하기
메타데이터 로깅은 넵튠 로거를 train 메소드에 전달하는 것으로 시작합니다. 이를 통해 학습 중에 발생하는 다양한 메타데이터를 로깅할 수 있습니다.
실험 수준 메타데이터
실험 수준에서는 주요 하이퍼파라미터, 배치 크기와 학습률 등의 메타데이터를 확인할 수 있습니다.
스테이지 수준 메타데이터
스테이지 수준에서는 사전 학습이나 학습 단계에서 사용되는 하이퍼파라미터 등의 메타데이터를 확인할 수 있습니다.
에포크 수준 메타데이터
에포크 수준에서는 정확도, 손실 등의 메타데이터를 확인할 수 있습니다.
배치 수준 메타데이터
배치 수준에서는 배치별 정확도, 손실 등의 메타데이터를 확인할 수 있습니다.
모델 체크포인트 로깅하기
학습을 완료한 후에는 최상의 모델 체크포인트를 로깅하는 것이 좋습니다. 넵튠 카탈리스트에서는 log artifacts 메소드를 사용하여 모델 체크포인트를 로깅할 수 있습니다.
커스텀 대시보드 사용
메타데이터를 좀 더 직관적으로 확인하기 위해 커스텀 대시보드를 사용할 수 있습니다. 커스텀 대시보드를 통해 중요한 성능 메트릭들을 한 눈에 확인할 수 있습니다.
실험 평가와 성능 메트릭
실험 평가에는 최종 정확도와 손실 등의 성능 메트릭이 포함됩니다. 이를 통해 실험의 전반적인 성능을 평가할 수 있습니다.
하드웨어 리소스 사용량
컴퓨터의 CPU 사용량과 RAM 사용량과 같은 하드웨어 리소스 사용량도 메타데이터로 확인할 수 있습니다. 이를 통해 학습 도중의 하드웨어 성능을 파악할 수 있습니다.
실행 중지
필요한 작업을 완료한 후에는 실행을 중지하여 리소스를 확보할 수 있습니다. 실행을 중지하여 작업을 마무리하세요.
FAQ
Q: 넵튠 카탈리스트 통합을 위해서는 어떤 라이브러리가 필요한가요?
A: 넵튠 카탈리스트 통합을 위해서는 필요한 라이브러리를 임포트해야 합니다. 예를 들어, 넵튠 로거와 넵튠 API 라이브러리 등이 필요합니다.
Q: 메타데이터를 어떻게 로깅할 수 있을까요?
A: 메타데이터를 로깅하기 위해서는 넵튠 로거를 train 메소드에 전달하면 됩니다. 이를 통해 학습 중에 발생하는 다양한 메타데이터를 로깅할 수 있습니다.
Q: 최상의 모델 체크포인트를 어떻게 로깅할 수 있나요?
A: 넵튠 카탈리스트에서는 log artifacts 메소드를 사용하여 최상의 모델 체크포인트를 로깅할 수 있습니다. 이를 통해 실험 결과를 보다 효과적으로 관리할 수 있습니다.
Q: 넵튠 카탈리스트에서 제공하는 커스텀 대시보드를 사용하는 방법은 무엇인가요?
A: 커스텀 대시보드를 사용하면 로깅한 메타데이터를 한 눈에 확인할 수 있습니다. 커스텀 대시보드를 만들고 원하는 메타데이터를 선택하여 표시할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Q: 넵튠 카탈리스트 통합을 위해 어떤 라이브러리를 임포트해야 하나요?
A: 넵튠 카탈리스트 통합을 위해서는 필요한 라이브러리들을 임포트해야 합니다. 예를 들어, 넵튠 카탈리스트, 넵튠 로거, 넵튠 API 라이브러리 등을 임포트해야 합니다.
Q: 메타데이터를 어떻게 로깅할 수 있나요?
A: 메타데이터를 로깅하기 위해서는 넵튠 로거를 train 메소드에 전달하면 됩니다. 이를 통해 학습 중에 발생하는 다양한 메타데이터를 로깅할 수 있습니다.
Q: 커스텀 대시보드를 사용하는 방법에 대해 알려주세요.
A: 커스텀 대시보드를 사용하면 로깅한 메타데이터를 한 눈에 확인할 수 있습니다. 필요한 메타데이터를 선택하여 표시해주는 커스텀 대시보드를 만들어 사용할 수 있습니다.
자세한 내용을 확인하려면 아래 링크를 참고하세요.