Heroku에서 PyTorch CPU 버전 사용하기

Heroku에서 PyTorch CPU 버전 사용하기

PyTorch에는 CPU 버전과 GPU 버전이 있습니다. CPU 버전은 모든 컴퓨터에서 실행할 수 있지만, GPU 버전은 GPU가 있는 컴퓨터에서만 실행할 수 있지만 속도가 훨씬 빠릅니다.

Heroku는 기본적으로 GPU를 지원하지 않기 때문에, Heroku에서 PyTorch를 사용하려면 CPU 버전을 사용해야 합니다.

PyTorch CPU 버전을 Heroku에서 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

1. Heroku 계정을 생성합니다.
2. Heroku CLI를 설치합니다.
3. PyTorch CPU 버전을 설치합니다.
4. Flask와 같은 웹 프레임워크를 설치합니다.
5. PyTorch 모델을 학습시킵니다.
6. Flask 애플리케이션을 개발합니다.
7. Heroku에 애플리케이션을 배포합니다.

PyTorch CPU 버전을 설치하려면 다음 명령을 사용합니다.

pip install torch==1.12.1+cpu

Flask 애플리케이션을 개발하려면 다음과 같은 코드를 사용할 수 있습니다.

from flask import Flask, render_template, request

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def index():
    return render_template("index.html")

@app.route("/predict", methods=["POST"])
def predict():
    # 모델을 사용하여 예측을 수행합니다.
    return render_template("predict.html", prediction=prediction)

if __name__ == "__main__":
    app.run()

Heroku에 애플리케이션을 배포하려면 다음 명령을 사용합니다.

heroku create my-app
git push heroku master

참고:

예제 코드

from flask import Flask, render_template, request

app = Flask(__name__)

# 모델 로드
model = torch.load("model.pt")

@app.route("/")
def index():
    return render_template("index.html")

@app.route("/predict", methods=["POST"])
def predict():
    # 사용자 입력 데이터 가져오기
    data = request.form["data"]

    # 모델을 사용하여 예측 수행
    prediction = model(data)

    # 결과 렌더링
    return render_template("predict.html", prediction=prediction)

if __name__ == "__main__":
    app.run()

이 코드는 다음과 같은 기능을 수행합니다.

• 사용자로부터 입력 데이터를 받습니다.
• PyTorch 모델을 사용하여 입력 데이터에 대한 예측을 수행합니다.
• 예측 결과를 사용자에게 보여줍니다.

모델 학습

PyTorch 모델을 학습시키려면 다음과 같은 코드를 사용할 수 있습니다.

import torch

# 학습 데이터 로드
data = torch.load("data.pt")

# 모델 정의
model = torch.nn.Linear(1, 1)

# 손실 함수 정의
loss_fn = torch.nn.MSELoss()

# 옵티마이저 정의
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 모델 학습
for epoch in range(100):
    # 모델 예측
    predictions = model(data)

    # 손실 계산
    loss = loss_fn(predictions, data)

    # 옵티마이저 업데이트
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 모델 저장
torch.save(model, "model.pt")

• 학습 데이터를 로드합니다.
• 손실 함수와 옵티마이저를 정의합니다.
• 모델을 학습시킵니다.
• 학습된 모델을 저장합니다.

Heroku 배포

heroku create my-app
git push heroku master

Heroku에서 PyTorch CPU 버전 사용 대체 방법

다른 클라우드 플랫폼 사용

Heroku 외에도 AWS, GCP, Azure와 같은 다양한 클라우드 플랫폼이 있습니다. 이러한 플랫폼은 GPU를 지원하며, PyTorch GPU 버전을 사용하여 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.

로컬 컴퓨터 사용

PyTorch 애플리케이션을 로컬 컴퓨터에서 실행할 수 있습니다. 로컬 컴퓨터에 GPU가 있는 경우 PyTorch GPU 버전을 사용하여 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.

모바일 앱 개발

PyTorch는 모바일 앱 개발에도 사용할 수 있습니다. PyTorch Mobile을 사용하여 iOS 및 Android 앱을 개발할 수 있습니다.

각 방법의 장단점은 다음과 같습니다.

최적의 방법은 사용자의 요구 사항에 따라 다릅니다.

다음은 추가 정보입니다.

• 이 정보는 2023년 12월 24일 기준이며, 향후 변경될 수 있습니다.