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Hyunwoo·2025년 2월 4일
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아래는 Weights & Biases (W&B) 플랫폼 사용 방법에 대한 블로그 글 형식의 마크다운 텍스트입니다.

Weights & Biases (W&B) 플랫폼 사용법

Weights & Biases (W&B)는 AI 모델 개발 및 관리에 최적화된 도구로, 실험 추적, 모델 버전 관리, 데이터셋 및 트레이닝 과정을 효율적으로 관리할 수 있도록 돕는 AI 개발자 플랫폼입니다. W&B는 특히 ML Ops와 관련된 다양한 기능을 제공하여 AI 모델을 생산 단계로 빠르게 전환할 수 있게 해줍니다.

1. Weave로 AI 애플리케이션 개발

W&B Weave는 AI 애플리케이션을 빠르고 쉽게 개발할 수 있는 도구입니다. Weave를 사용하면 AI 모델에 대한 실험을 추적하고, LLM 호출, 문서 검색, 에이전트 단계를 기록할 수 있습니다.

시작하기:

import weave
weave.init("quickstart")

@weave.op()
def llm_app(prompt):
    pass  # LLM 호출, 문서 검색, 에이전트 단계를 추적

Weave 시작하기로 바로 가기!

2. 모델 개발 및 관리

W&B는 머신러닝 모델 개발을 위한 강력한 툴을 제공합니다. 모델 훈련과 관련된 설정을 손쉽게 기록하고, 실험을 추적할 수 있습니다.

예시 코드:

import wandb

run = wandb.init(project="my-model-training-project")
run.config = {"epochs": 1337, "learning_rate": 3e-4}
run.log({"metric": 42})

my_model_artifact = run.log_artifact("./my_model.pt", type="model")

모델 관리 시작하기로 바로 가기!

3. AI 실험 추적 및 분석

W&B에서는 실험 추적과 실험 결과 분석을 효율적으로 할 수 있는 기능을 제공합니다. 다양한 실험을 수행하고, 결과를 시각화하여 더 나은 의사결정을 내릴 수 있습니다.

4. 실제 활용 사례

W&B는 많은 AI 팀들이 신뢰하는 플랫폼으로, 실험의 추적 및 분석을 단 한 줄의 코드로 처리할 수 있게 도와줍니다. 예를 들어, Neuralift의 Mike Maloney Co-founder는 W&B의 Weave를 통해 AI의 성능을 관찰하고 결과를 쉽게 공유할 수 있다고 말했습니다.

5. W&B 시작하기

W&B 플랫폼은 무료로 제공되며, AI 모델을 빠르게 실험하고, 분석할 수 있는 도구들을 제공합니다. 아래 링크에서 계정을 생성하고, 직접 시작해보세요!

6. 주요 기능

  • Experiments: 실험 추적
  • Sweeps: 하이퍼파라미터 최적화
  • Registry: 모델 레지스트리
  • Automations: 자동화 기능
  • Evaluations: 모델 평가

7. 연락처 및 지원

W&B는 다양한 지원 자료와 커뮤니티 포럼을 통해 도움을 제공합니다. 문제가 발생하면 언제든지 문의할 수 있습니다.

이 글을 통해 W&B 플랫폼에 대해 빠르게 이해하고, 바로 사용을 시작할 수 있습니다. 궁금한 점이 있으면 공식 사이트에서 더 많은 정보를 확인하세요!


아래는 서울시 교통정보 - CCTV 정보 열람 페이지에 대한 블로그 글 형식의 마크다운 텍스트입니다.

서울시 교통정보 CCTV 정보 열람

서울시에서는 실시간 교통 정보와 관련된 다양한 서비스를 제공하며, 그 중 하나가 CCTV 정보 열람입니다. 이 서비스를 통해 서울시 전역의 교차로, 도로, 그리고 중요한 위치에 설치된 CCTV 영상을 실시간으로 조회할 수 있습니다.

1. CCTV 정보 조회 방법

서울시 교통정보 웹사이트에서는 실시간 CCTV 정보를 쉽게 확인할 수 있습니다. 웹사이트에서는 CCTV 위치를 선택하여, 다양한 교차로와 도로의 상황을 실시간으로 조회할 수 있습니다.

CCTV 위치 예시:

  • 개화사거리
  • (남산)경리단길
  • (남산)도서관
  • (남산)백범광장
  • (남산)버티고개

위와 같은 다양한 CCTV 정보를 확인할 수 있으며, 필요에 따라 CCTV 검색 기능을 통해 원하는 위치를 빠르게 찾아볼 수 있습니다.

서울시 CCTV 정보 열람 바로가기

2. 서울시 교통정보 서비스 기능

서울시 교통정보 웹사이트는 CCTV 외에도 다양한 교통 관련 정보를 제공합니다. 주요 서비스는 다음과 같습니다:

  • 돌발 통제 소통 정보: 갑작스러운 도로 통제 및 사고 정보를 실시간으로 확인할 수 있습니다.
  • 버스, 지하철 정보: 서울시 내 모든 버스 및 지하철의 실시간 운행 정보를 제공합니다.
  • 따릉이 및 전광판: 서울시의 공공 자전거 따릉이 대여소 정보 및 전광판을 통해 실시간 정보 확인이 가능합니다.
  • 주차장 정보: 서울 내 주차장의 실시간 빈자리 정보를 제공합니다.
  • 단속카메라 및 택시 승차대 정보: 서울시 내 단속 카메라 정보와 택시 승차대 위치를 확인할 수 있습니다.

3. 서울시 교통정보 활용하기

서울시에서 제공하는 교통 정보는 주로 CCTV, 교차로 정보, 버스/지하철 운행과 같은 실시간 교통 데이터로 구성됩니다. 이를 통해 시민들은 도로 상황을 빠르게 파악하고, 통행 시간을 절약할 수 있습니다. 또한, 운전자는 실시간 CCTV 정보로 교차로 및 도로 상황을 파악하여 안전한 운전이 가능합니다.

4. CCTV 정보 검색 기능

서울시 교통정보 웹사이트에서는 CCTV 정보 검색 기능을 제공합니다. 특정 지역의 CCTV 영상을 쉽게 찾아볼 수 있으며, 사용자는 검색창에 원하는 지역 이름을 입력하여 CCTV 위치를 빠르게 찾을 수 있습니다.

5. 서울시 교통정보 웹사이트 바로가기

서울시의 교통정보를 실시간으로 확인하고, CCTV 정보를 쉽게 조회하려면 아래 링크를 통해 웹사이트로 이동할 수 있습니다:

이 글을 통해 서울시 교통정보 웹사이트에서 제공하는 CCTV 정보 열람 서비스를 활용하는 방법을 쉽게 이해하고, 실시간으로 교통 상황을 모니터링할 수 있게 되기를 바랍니다.

https://www.roadplus.co.kr/main/main.do
https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-2734/F/1/datasetView.do
https://d.kbs.co.kr/special/cctv

https://optuna.org/

https://github.com/optuna/optuna
아래는 Optuna에 대한 블로그 글 형식의 마크다운 텍스트입니다.

Optuna: Hyperparameter Optimization Framework

Optuna는 하이퍼파라미터 최적화의 자동화를 위한 오픈소스 프레임워크로, 효율적으로 최적의 하이퍼파라미터를 찾을 수 있습니다. Optuna는 다양한 머신러닝 및 딥러닝 프레임워크와 호환되어 쉽게 사용할 수 있습니다.

1. Optuna의 주요 특징

- Eager Search Spaces

Optuna는 Python 조건문, 루프 및 문법을 사용하여 하이퍼파라미터 공간을 동적으로 정의할 수 있습니다. 이를 통해 더 유연하고 강력한 탐색을 가능하게 합니다.

- State-of-the-art Algorithms

효율적으로 대규모 공간을 탐색하고, 불확실한 실험을 조기에 종료하여 결과를 더 빠르게 얻을 수 있는 최신 알고리즘을 지원합니다.

- 쉬운 병렬화

하이퍼파라미터 검색을 여러 스레드나 프로세스에서 병렬로 실행할 수 있습니다. 코드를 수정할 필요 없이 병렬 처리가 가능합니다.

2. Optuna 설치 및 시작하기

Optuna는 Python 3.8 이상에서 지원되며, 다음 명령어로 설치할 수 있습니다.

설치 명령어:

% pip install optuna

Optuna는 다양한 프레임워크와 호환되며, TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM 등에서 사용할 수 있습니다.

간단한 최적화 문제 예시:

다음은 (x - 2)^2를 최소화하는 간단한 최적화 문제입니다.

import optuna

def objective(trial):
    x = trial.suggest_float('x', -10, 10)
    return (x - 2) ** 2

study = optuna.create_study()
study.optimize(objective, n_trials=100)

study.best_params  # 예: {'x': 2.002108042}

Google Colab에서 열기

3. Optuna 대시보드

Optuna는 실시간 웹 대시보드를 통해 최적화 기록, 하이퍼파라미터 중요도 등을 그래프와 표로 확인할 수 있습니다.

대시보드 설치:

% pip install optuna-dashboard
% optuna-dashboard sqlite:///db.sqlite3

대시보드는 Jupyter Lab 및 Visual Studio Code 확장 프로그램으로도 사용할 수 있습니다.

VS Code 확장 프로그램:

  • SQLite3 파일을 파일 탐색기에서 마우스 우클릭하여 "Open in Optuna Dashboard"를 선택합니다.

Jupyter Lab 확장 프로그램:

% pip install jupyterlab jupyterlab-optuna

4. OptunaHub

OptunaHub는 Optuna의 기능을 공유하는 플랫폼입니다. 사용자는 등록된 기능을 자유롭게 사용할 수 있으며, 기여자는 자신이 구현한 기능을 등록할 수 있습니다. 예를 들어, AutoSampler는 상황에 맞는 샘플러를 자동으로 선택합니다.

OptunaHub 사용 예시:

% pip install optunahub
% pip install cmaes scipy torch  # AutoSampler의 의존성 설치
import optuna
import optunahub

def objective(trial: optuna.Trial) -> float:
    x = trial.suggest_float("x", -5, 5)
    y = trial.suggest_float("y", -5, 5)
    return x**2 + y**2

module = optunahub.load_module(package="samplers/auto_sampler")
study = optuna.create_study(sampler=module.AutoSampler())
study.optimize(objective, n_trials=50)

print(study.best_trial.value, study.best_trial.params)

5. 최신 블로그 글

  • OptunaHub Benchmarks: OptunaHub에서 다양한 벤치마크 문제를 사용하거나 등록할 수 있는 새로운 기능.
  • Optuna 4.2: 새로운 최적화 알고리즘과 대규모 하이퍼파라미터 최적화를 위한 gRPC 스토리지 프록시 지원.
  • MOEA/D 소개: 다목적 최적화 문제를 해결하기 위한 방법.
  • Optuna Terminator: 예상 최소 모델 회귀 기반의 블랙박스 최적화 조기 종료 기능.

6. 학술지에 Optuna 사용하기

Optuna를 학술 논문에서 사용할 경우, 아래의 인용을 참고하세요.

Bibtex:

@inproceedings{optuna_2019,
    title={Optuna: A Next-generation Hyperparameter Optimization Framework},
    author={Akiba, Takuya and Sano, Shotaro and Yanase, Toshihiko and Ohta, Takeru and Koyama, Masanori},
    booktitle={Proceedings of the 25th {ACM} {SIGKDD} International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining},
    year={2019}
}

7. Optuna 다운로드 및 사용

Optuna는 하이퍼파라미터 최적화의 효율성을 높이고, 실험을 더 빠르게 진행할 수 있도록 도와줍니다. 이 프레임워크를 통해 머신러닝 프로젝트에서 성능을 최적화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

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