울트라틱스 욜로와 같은 AI 혁신을 지원하는 유연한 파이썬 우선 머신 러닝 프레임워크인 PyTorch에 대해 알아보세요. 지금 바로 더 스마트하고 빠르게 구축하세요!
PyTorch는 컴퓨터 비전(CV) 및 자연어 처리(NLP) 등의 애플리케이션에 널리 사용되는 Torch 라이브러리를 기반으로 하는 강력한 오픈 소스 머신 러닝(ML) 프레임워크입니다. Meta AI에서 개발하여 현재 독립적인 PyTorch 재단에서 관리하는 이 프레임워크는 단순성, 유연성, 파이썬 우선 설계로 유명합니다. 따라서 연구자와 개발자들이 복잡한 신경망 아키텍처를 빠르게 프로토타이핑하고 구축하는 데 선호합니다. 이 프레임워크의 핵심은 NumPy 배열과 유사한 다차원 배열이지만 가속 컴퓨팅을 위해 GPU에서 실행할 수 있는 기능이 추가된 텐서를 중심으로 구축되었습니다.
파이토치의 디자인 철학은 사용자 경험과 속도를 우선시하여 몇 가지 뛰어난 기능으로 이어집니다:
PyTorch의 유연성과 강력한 성능 덕분에 많은 최첨단 AI 애플리케이션에서 채택되고 있습니다:
파이토치는 텐서플로우와 같은 다른 프레임워크와 함께 핵심적인 역할을 합니다. 둘 다 강력하지만 프로젝트의 필요에 따라 선택해야 하는 경우가 많습니다. 자세한 비교 내용은 블로그 게시물인 비전 AI 프레임워크 살펴보기에서 확인할 수 있습니다. 또한 이미지 및 비디오 처리 도구를 제공하지만 엔드투엔드 딥 러닝 프레임워크가 아닌 OpenCV와 같은 컴퓨터 비전 라이브러리와 PyTorch를 구별하는 것도 중요합니다.
최첨단 YOLO11을 포함한 모든 Ultralytics YOLO 모델은 PyTorch를 사용하여 구축됩니다. 이를 통해 프레임워크의 성능과 유연성을 활용할 수 있습니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 사용자 지정 모델 학습, 데이터 세트 관리 및 배포의 전체 라이프사이클을 간소화합니다.
파이토치는 공식 파이토치 웹사이트, 방대한 문서, 활발한 개발자 커뮤니티를 통해 강력한 지원을 받을 수 있습니다. 트레이닝 프로세스를 최적화하려는 사람들에게 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 트레이닝 팁에 대한 가이드는 귀중한 리소스입니다. 프레임워크의 공식 GitHub 리포지토리는 커뮤니티 지원과 기여를 위한 또 다른 훌륭한 장소입니다.
