Heroku에서 PyTorch 설치 후 "slug size too large" 오류 해결하기

2024-07-27

Heroku에서 PyTorch 설치 후 "slug size too large" 오류 해결하기

문제

해결 방법

이 문제를 해결하기 위한 몇 가지 방법이 있습니다.

conda 사용

conda는 Python 패키지를 관리하는 데 사용할 수 있는 도구입니다. conda를 사용하여 PyTorch를 설치하면 pip보다 더 작은 크기로 설치할 수 있습니다.

conda install pytorch

pip install --no-deps 사용

pip install --no-deps 명령을 사용하면 PyTorch의 종속성을 설치하지 않고 PyTorch만 설치할 수 있습니다.

pip install --no-deps pytorch

사용하지 않는 패키지 제거

PyTorch에는 많은 종속성이 포함되어 있으며, 그 중 일부는 사용하지 않을 수도 있습니다. 사용하지 않는 패키지를 제거하면 slug 크기를 줄일 수 있습니다.

pip uninstall torch torchvision torchaudio

custom build 사용

PyTorch를 custom build하면 필요한 기능만 포함하여 설치할 수 있습니다. 이 방법은 가장 복잡하지만 slug 크기를 크게 줄일 수 있습니다.

Heroku dyno size 업그레이드

Heroku dyno size를 업그레이드하면 더 큰 slug 크기를 허용할 수 있습니다. 하지만 이 방법은 비용이 발생할 수 있습니다.

추가 정보

Heroku는 Python 애플리케이션을 배포하는 데 적합한 플랫폼이지만, slug 크기 제한과 같은 몇 가지 제약이 있습니다.
PyTorch는 Python에서 머신 러닝 및 딥 러닝을 위한 강력한 라이브러리이지만, 많은 종속성을 가지고 있어 slug 크기가 커질 수 있습니다.
위에 설명된 방법들을 사용하여 Heroku에서 PyTorch를 성공적으로 배포할 수 있습니다.

한국어 자료

예제 코드

import torch

# MNIST 데이터셋 로드
train_dataset = torch.utils.data.DataLoader(
    torchvision.datasets.MNIST(
        root='./data',
        train=True,
        download=True,
        transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
    ),
    batch_size=64,
    shuffle=True,
)

# 모델 정의
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(32 * 28 * 28, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 1, 28, 28)
        x = self.conv1(x)
        x = x.view(-1, 32 * 28 * 28)
        x = self.fc1(x)
        return x

# 모델 학습
model = Net()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(10):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_dataset):
        # 모델 예측
        output = model(data)

        # 손실 계산
        loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()(output, target)

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

# 모델 평가
# ...

# 모델 저장
torch.save(model.state_dict(), 'model.ckpt')