파이토치로 배우는 LLM & AI

360

2

부

모델 사용

14.2

파이토치 허브

연구 커뮤니티에서 파이토치가 성공을 거둔 주요 이유 중 하나는 사람들이 모델을 공유할 수

있는 허브를 구축한 개발자들의 선경지명에 있습니다. 앞서 이 장에서 설명했듯이 이러한 역할

은 현재 허깅 페이스 허브가 상당 부분 대체하고 있지만,

YOLO

와 같이 새롭고 혁신적인 모델

이나 기존 모델의 업데이트가 여전히 허브를 통해 공유되기 때문에 여전히 살펴볼 가치가 있습

니다.

NOTE

_

YOLO

는

You

Only

Look

Once

의 약어로 인기가 많고 효율적인 객체 탐지

object

detection

모델입

니다.

허깅 페이스 허브와 마찬가지로 파이토치 허브의 가장 큰 장점은 직접 훈련하기에 필요한 컴퓨

팅 자원이나 데이터가 부족하더라도 이미 학습된 모델을 사용할 수 있다는 점입니다. 파이토치

허브는 연구자와 개발자가 다양한 도메인에 걸쳐 데이터셋에서 훈련한 모델을 배포, 공유, 접

근할 수 있는 중앙 저장소의 역할을 합니다.

이번 절에서는 파이토치 허브와 모델에 접근할 수 있는

API

를 살펴봅니다. 다만

API

의 일관성

이 다소 부족해 이해하기 쉽지 않은 부분도 있지만, 이번 절이 도움이 되기를 바랍니다.

먼저 이미지 분류와 객체 감지를 포함해 여러 비전 모델로 구성된 파이토치 비전 라이브러리로

시작해 보겠습니다.

14.2.1 ...