TorchScript란 무엇일까요?
2024-07-27
TorchScript의 장점:
- 성능 향상: TorchScript는 모델 추론 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. C++은 Python보다 훨씬 빠르게 실행되며, JIT 컴파일러는 모델 연산을 최적화하여 추가적인 속도 향상을 제공합니다.
- 모델 배포 간소화: TorchScript 모델은 C++ 애플리케이션, 모바일 장치, 서버 등 다양한 환경에 쉽게 배포할 수 있습니다.
- 모델 안정성 향상: TorchScript 모델은 Python 인터프리터에 의존하지 않기 때문에 더 안정적이고 재현 가능한 결과를 제공합니다.
- 모델 정의: PyTorch
nn.Module을 사용하여 모델을 정의합니다. - 모델 스크립팅:
torch.jit.script함수를 사용하여 모델을 TorchScript 형식으로 변환합니다. - 모델 추론: C++ 코드에서 TorchScript 모델을 로드하고 추론을 수행합니다.
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.linear = nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
model = MyModel()
# 모델 스크립팅
scripted_model = torch.jit.script(model)
# C++ 코드에서 모델 로드 및 추론
# ...
TorchScript에 대한 더 많은 정보:
참고:
- TorchScript는 모든 PyTorch 모델을 지원하지 않습니다.
- TorchScript 모델을 디버깅하는 것은 Python 모델보다 어려울 수 있습니다.
JIT란 무엇일까요?
JIT는 "Just-In-Time"의 약자로, 코드를 실행하기 전에 컴파일하는 기술을 의미합니다. PyTorch JIT 컴파일러는 Python 코드를 C++ 코드로 변환하여 모델 추론 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.
JIT의 장점:
- 성능 향상: JIT 컴파일러는 모델 연산을 최적화하여 추론 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.
JIT 사용 방법:
torch.jit.trace또는torch.jit.script함수를 사용하여 모델을 JIT 컴파일합니다.- C++ 코드에서 JIT 컴파일된 모델을 로드하고 추론을 수행합니다.
JIT 예시:
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.linear = nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
model = MyModel()
# 모델 JIT 컴파일
traced_model = torch.jit.trace(model, example_inputs=torch.rand(1, 10))
# C++ 코드에서 모델 로드 및 추론
# ...
JIT에 대한 더 많은 정보:
결론
예제 코드:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class MNISTModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
self.dropout1 = nn.Dropout(0.25)
self.fc1 = nn.Linear(9216, 128)
self.dropout2 = nn.Dropout(0.5)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = F.relu(x)
x = self.conv2(x)
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = self.dropout1(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.fc1(x)
x = F.relu(x)
x = self.dropout2(x)
x = self.fc2(x)
output = F.log_softmax(x, dim=1)
return output
model = MNISTModel()
# 모델 스크립팅
scripted_model = torch.jit.script(model)
# 모델 추론
inputs = torch.rand(1, 1, 28, 28)
outputs = scripted_model(inputs)
print(outputs)
RNN 모델:
import torch
import torch.nn as nn
class RNNModel(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super().__init__()
self.rnn = nn.RNN(input_dim, hidden_dim)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x):
x, _ = self.rnn(x)
x = self.fc(x)
return x
model = RNNModel(10, 20, 5)
# 모델 스크립팅
scripted_model = torch.jit.script(model)
# 모델 추론
inputs = torch.rand(1, 10, 10)
outputs = scripted_model(inputs)
print(outputs)
Transformer 모델:
import torch
import torch.nn as nn
class TransformerModel(nn.Module):
def __init__(self, num_layers, d_model, nhead, dim_feedforward):
super().__init__()
self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward)
self.encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers)
self.decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward)
self.decoder = nn.TransformerDecoder(self.decoder_layer, num_layers)
self.linear = nn.Linear(d_model, 10)
def forward(self, src, tgt):
encoded = self.encoder(src)
decoded = self.decoder(tgt, encoded)
outputs = self.linear(decoded)
return outputs
model = TransformerModel(6, 512, 8, 2048)
# 모델 스크립팅
scripted_model = torch.jit.script(model)
# 모델 추론
src = torch.rand(1, 10, 512)
tgt = torch.rand(1, 10, 512)
outputs = scripted_model(src, tgt)
print(outputs)
- 이 코드는 예시이며, 실제 사용 환경에 맞게 수정해야 할 수도 있습니다.
- TorchScript는 모든 PyTorch 모델을 지원하지 않습니다. 모델을 스크립팅하기 전에 TorchScript 호환성을 확인해야 합니다.
PyTorch 모델 배포를 위한 TorchScript 외 대체 방법:
ONNX
- ONNX (Open Neural Network Exchange)는 다양한 프레임워크 간에 모델을 상호 운용 가능하게 하는 표준 형식입니다.
- PyTorch 모델을 ONNX로 변환하여 ONNX Runtime과 같은 다른 프레임워크에서 실행할 수 있습니다.
- ONNX 변환은 TorchScript보다 더 많은 모델을 지원하며, 모바일 장치 배포에 유용할 수 있습니다.
- 다양한 프레임워크 간 모델 호환성
- 모바일 장치 배포 용이
단점:
- TorchScript보다 성능이 낮을 수 있음
- 모든 PyTorch 모델을 지원하지 않음
TensorFlow Lite
- TensorFlow Lite는 TensorFlow 모델을 모바일 및 임베디드 장치에서 실행하기 위한 최적화된 버전입니다.
- PyTorch 모델을 TensorFlow Lite로 변환하여 모바일 장치에서 실행할 수 있습니다.
- TensorFlow Lite는 ONNX보다 더 많은 모바일 플랫폼을 지원합니다.
장점:
- 모바일 플랫폼 지원 범위가 넓음
- 높은 성능
- PyTorch 모델 변환 과정이 복잡할 수 있음
직접 C++로 코딩
- 모델을 직접 C++로 코딩하여 최상의 성능을 얻을 수 있습니다.
- 이 방법은 C++ 프로그래밍 경험이 필요하며, 모델 구조에 대한 깊은 이해가 필요합니다.
- 최상의 성능
- 높은 개발 난이도
- 모든 모델에 적용 가능하지 않음
선택 가이드:
- 성능이 가장 중요한 경우: 직접 C++로 코딩
- 모바일 배포가 중요한 경우: ONNX 또는 TensorFlow Lite
- 간편한 배포가 중요한 경우: TorchScript
추가 정보:
pytorch jit
