오뚝이개발자

아나콘다 설치 방법은 여러 곳에서 찾아볼 수 있으니 생략하겠다. GPU를 사용하는 머신러닝을 위해서는 환경설정이 중요하다. 아나콘다를 이용해 환경 세팅을 해주어야 하는데 파이썬, 파이토치, 쿠다 버전을 맞추기가 까다롭다. 각 버전별로 호환이 되는 것들이 정해져있어서 다른 버전으로 다운받았다가는 싹 다 엎고 재설치를 해야 한다. 여기서는 python3.9에 pytorch를 설치하여 GPU 환경을 구축하는 방법을 소개한다. 먼저 아래와 같은 커맨드로 python3.9를 사용하는 콘다 가상환경을 생성한다. conda create -n [환경이름] python=3.9 가상환경이 만들어졌으면 아래 커맨드로 해당 가상환경을 활성화시킨다. conda activate [환경이름] 그 후 아래 커맨드로 python3.9..

GPU를 사용해 모델 학습을 돌리다보면 GPU의 사용률이 저조하게 나오는 경우가 있다. 이런 경우 충분한 자원이 있더라도 학습에 오랜 시간이 걸리게 된다. 이 때 필요한 것이 GPU 사용률을 최적화시키는 것이다. 방법은 많지만 그 중 가장 대표적인 방법을 소개하고자 한다. GPU 사용률이 저조한 이유는 대부분 CPU단에서 데이터 처리가 GPU에서의 처리 속도를 따라가지 못해 발생한다. 즉, GPU에서 처리할 데이터가 CPU에서 아직 프로세싱을 거쳐서 준비가 다 되지 않은 경우이다. num_workers 설정해주기 pytorch와 huggingface의 transformers엔 모두 num_workers라는 파라미터를 설정해줄 수 있다. 이는 학습 도중 CPU의 작업에 몇 개의 코어를 사용할지를 결정하는 ..