YOLOv8 Paperspace 그라데이션으로 간소화된 모델 트레이닝

와 같은 컴퓨터 비전 모델을 훈련하는 것은 YOLOv8 과 같은 컴퓨터 비전 모델을 훈련하는 것은 복잡할 수 있습니다. 대규모 데이터 세트를 관리하고, GPU, TPU, CPU와 같은 다양한 유형의 컴퓨터 하드웨어를 사용하며, 훈련 과정에서 데이터가 원활하게 흐르도록 해야 하기 때문입니다. 일반적으로 개발자는 컴퓨터 시스템과 환경을 관리하는 데 많은 시간을 할애하게 됩니다. 최고의 모델을 구축하는 데만 집중하고 싶을 때는 답답할 수 있습니다.

이때 Gradient( Paperspace )와 같은 플랫폼을 사용하면 작업을 더 간단하게 만들 수 있습니다. Paperspace Gradient는 머신 러닝 모델을 한 곳에서 구축, 학습, 배포할 수 있는 MLOps 플랫폼입니다. Gradient를 사용하면 개발자는 인프라와 환경을 관리하는 번거로움 없이 YOLOv8 모델을 훈련하는 데 집중할 수 있습니다.

Paperspace

Paperspace2014년 미시간 대학교 졸업생들이 시작하여 2023년 DigitalOcean에 인수된 머신 러닝을 위해 특별히 설계된 클라우드 플랫폼입니다. 사용자에게 강력한 GPU, 협업용 Jupyter 노트북, 배포를 위한 컨테이너 서비스, 머신 러닝 작업을 위한 자동화된 워크플로, 고성능 가상 머신을 제공합니다. 이러한 기능은 코딩부터 배포까지 전체 머신 러닝 개발 프로세스를 간소화하는 것을 목표로 합니다.

Paperspace 그라데이션

Paperspace Gradient는 클라우드에서 AI 및 머신 러닝 작업을 훨씬 빠르고 쉽게 할 수 있도록 설계된 도구 모음입니다. Gradient는 모델 구축 및 학습부터 배포에 이르기까지 전체 머신 러닝 개발 프로세스를 다룹니다.

이 툴킷에는 잡 러너를 통한 Google의 TPU 지원, Jupyter 노트북 및 컨테이너에 대한 포괄적인 지원, 새로운 프로그래밍 언어 통합 기능이 포함되어 있습니다. 특히 언어 통합에 중점을 두어 사용자가 기존 Python 프로젝트를 최신 GPU 인프라를 사용하도록 쉽게 조정할 수 있습니다.

교육 YOLOv8 Paperspace 그라데이션 사용

Paperspace 그라디언트를 사용하면 클릭 몇 번으로 YOLOv8 모델을 훈련할 수 있습니다. 통합 덕분에 Paperspace 콘솔에 액세스하여 즉시 모델 트레이닝을 시작할 수 있습니다. 모델 트레이닝 프로세스 및 모범 사례에 대한 자세한 내용은 모델 트레이닝 가이드(YOLOv8 )를 참조하세요.

로그인한 다음 아래 이미지에 표시된 '컴퓨터 시작' 버튼을 클릭합니다. 몇 초 후 관리형 GPU 환경이 시작되고 노트북의 셀을 실행할 수 있습니다.

YOLOv8 및 Paperspace 그라데이션의 더 많은 기능을 살펴보기 위해 Ultralytics 의 창립자 Glenn Jocher 및 Paperspace 의 James Skelton과 토론을 진행합니다. 아래에서 토론을 시청하세요.

Watch: Ultralytics 라이브 세션 7: 환경에 관한 모든 것: 그라디언트를 사용한 YOLOv8 교육 최적화하기

Paperspace 그라데이션의 주요 기능

Paperspace 콘솔을 살펴보면 머신 러닝 워크플로우의 각 단계가 어떻게 지원되고 개선되는지 확인할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 주의해야 할 사항입니다:

• 원클릭 노트북: Gradient는 YOLOv8 에 맞게 미리 구성된 Jupyter 노트북을 제공하므로 환경 설정 및 종속성 관리가 필요 없습니다. 원하는 노트북을 선택하기만 하면 바로 실험을 시작할 수 있습니다.

• 하드웨어 유연성: 다양한 CPU, GPU, TPU 구성을 갖춘 다양한 머신 유형 중에서 교육 요구 사항과 예산에 맞게 선택하세요. 그라디언트가 모든 백엔드 설정을 처리하므로 사용자는 모델 개발에 집중할 수 있습니다.

• 실험 추적: 그라디언트는 하이퍼파라미터, 메트릭, 코드 변경을 포함한 실험을 자동으로 추적합니다. 이를 통해 다양한 트레이닝 실행을 쉽게 비교하고, 최적의 구성을 식별하고, 성공적인 결과를 재현할 수 있습니다.

• 데이터 세트 관리: Gradient 내에서 직접 데이터세트를 효율적으로 관리하세요. 데이터를 쉽게 업로드, 버전 관리 및 사전 처리하여 프로젝트의 데이터 준비 단계를 간소화할 수 있습니다.

• 모델 제공: 몇 번의 클릭만으로 학습된 YOLOv8 모델을 REST API로 배포하세요. Gradient는 인프라를 처리하므로 객체 감지 모델을 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다.

• 실시간 모니터링: Gradient의 직관적인 대시보드를 통해 배포된 모델의 성능과 상태를 모니터링하세요. 추론 속도, 리소스 사용률, 잠재적 오류에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

YOLOv8 프로젝트에 그라디언트를 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?

YOLOv8 모델을 교육, 배포 및 평가하는 데는 여러 가지 옵션이 있지만, Paperspace Gradient와의 통합은 다른 솔루션과 차별화되는 고유한 이점을 제공합니다. 이 통합의 특별한 점을 살펴보겠습니다:

• 향상된 협업: 공유 작업 공간과 버전 제어는 원활한 팀워크를 촉진하고 재현성을 보장하여 팀이 효과적으로 협업하고 프로젝트의 명확한 기록을 유지할 수 있도록 합니다.

• 저비용 GPU: Gradient는 주요 클라우드 제공업체나 온프레미스 솔루션보다 훨씬 저렴한 비용으로 고성능 GPU에 액세스할 수 있습니다. 초당 과금 방식을 사용하면 실제로 사용한 리소스에 대해서만 비용을 지불하므로 예산을 최적화할 수 있습니다.

• 예측 가능한 비용: Gradient의 온디맨드 요금제는 비용 투명성과 예측 가능성을 보장합니다. 필요에 따라 리소스를 확장하거나 축소하고 사용한 시간만큼만 비용을 지불하여 불필요한 비용을 피할 수 있습니다.

• 약정 없음: 인스턴스 유형을 언제든지 조정하여 변화하는 프로젝트 요구사항에 적응하고 비용 대비 성능 균형을 최적화할 수 있습니다. 락인 기간이나 약정이 없으므로 유연성이 극대화됩니다.

요약

이 가이드에서는 YOLOv8 모델 학습을 위한 Paperspace Gradient 통합을 살펴보았습니다. Gradient는 간편한 모델 훈련 및 평가부터 간소화된 배포 옵션에 이르기까지 AI 개발 여정을 가속화할 수 있는 도구와 인프라를 제공합니다.

자세한 내용은 PaperSpace의 공식 문서를 참조하세요.

또한 Ultralytics 통합 가이드 페이지를 방문하여 다양한 YOLOv8 통합에 대해 자세히 알아보세요. 컴퓨터 비전 프로젝트를 한 단계 더 발전시킬 수 있는 인사이트와 팁이 가득합니다.

댓글