[ChatGPT] Ray Train

RCC.AI·2024년 9월 4일

chatGPT ray

GPT

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ChatGPT를 활용하여 Ray Train을 이용한 yolo 모델 학습은 어떻게 하면 좋을지 찾아보고자 한다.

코드를 작성하는 것이므로 GPT 앱을 활용하고자 한다.

Code Copilot 앱을 활용한다.

아래부터는 gpt와 대화하는 대화체 형식으로 작성될 것이다.

Ray train 을 이용하여 darknet detector train 하는 방법 알려줘

답변
Ray Train을 사용하여 Darknet을 트레이닝하기 위한 방법은, Ray의 분산 학습 프레임워크와 Darknet의 YOLO 모델을 통합하여 분산 학습을 실행하는 것을 의미합니다. Ray Train은 분산 학습 작업을 쉽게 설정하고 실행할 수 있도록 설계되었으며, Darknet의 YOLO 모델은 객체 검출을 위한 딥러닝 모델입니다.
다음은 Ray Train을 이용해 Darknet을 트레이닝하는 기본적인 과정입니다.

1. 환경 설정

먼저, 필요한 라이브러리들을 설치합니다. Ray 및 Darknet에 필요한 종속성들을 포함합니다.

pip install ray[train] torch opencv-python

2. Darknet 설치

Darknet을 설치합니다. 이 과정에서는 GPU 가속을 위한 CUDA를 사용합니다.

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
cd darknet
make

3. Ray Train 설정

Ray Train을 통해 Darknet을 분산 학습하려면, 학습 코드를 Ray의 작업자(worker)들 사이에 분산시키도록 설정해야 합니다.

3.1. 데이터셋 준비

데이터셋을 준비하고, 각 worker에게 데이터를 분할합니다.

import os
import ray
import random
import shutil

# 데이터셋 디렉토리 설정
dataset_dir = "data/obj"
train_dir = "data/train"
val_dir = "data/val"

# 데이터셋을 train과 val로 분할
def split_dataset(dataset_dir, train_dir, val_dir, val_split=0.2):
    files = os.listdir(dataset_dir)
    random.shuffle(files)
    
    val_size = int(len(files) * val_split)
    train_files = files[val_size:]
    val_files = files[:val_size]

    os.makedirs(train_dir, exist_ok=True)
    os.makedirs(val_dir, exist_ok=True)

    for file in train_files:
        shutil.move(os.path.join(dataset_dir, file), os.path.join(train_dir, file))
    
    for file in val_files:
        shutil.move(os.path.join(dataset_dir, file), os.path.join(val_dir, file))

# 데이터셋 분할 실행
split_dataset(dataset_dir, train_dir, val_dir)

3.2. 분산 학습 코드 작성

Ray Train을 이용한 분산 학습을 설정합니다. 각 worker가 Darknet 모델을 독립적으로 트레이닝하고, Ray를 통해 학습 상태를 모니터링 및 관리합니다.

import ray
from ray import train
from ray.train import Trainer
import os

# Ray 클러스터 초기화
ray.init()

# 학습 함수 정의
def train_darknet(config):
    os.system(f"./darknet detector train {config['data']} {config['cfg']} {config['weights']} -dont_show -map")

# Ray Train을 위한 설정
trainer = Trainer(backend="torch", num_workers=4)
trainer.start()

# 학습 작업 실행
trainer.run(train_darknet, config={
    "data": "data/obj.data",
    "cfg": "cfg/yolov4.cfg",
    "weights": "yolov4.conv.137"
})

# 클러스터 종료
trainer.shutdown()
ray.shutdown()

4. 학습 실행

이제 모든 설정이 완료되었으므로, Darknet 트레이닝을 Ray Train을 이용하여 실행할 수 있습니다.

python train_darknet_ray.py

5. 학습 모니터링

Ray Dashboard 또는 로그를 통해 학습 과정을 모니터링할 수 있습니다.

요약

환경 설정: 필요한 라이브러리 및 Darknet을 설치합니다.
데이터 준비: 데이터셋을 준비하고 분할합니다.
분산 학습 코드 작성: Ray Train을 이용해 분산 학습 코드를 작성합니다.
학습 실행: 트레이닝 스크립트를 실행합니다.

추가 작업
a. Ray Dashboard를 이용하여 학습 모니터링 설정
b. 데이터 증강 및 모델 성능 향상을 위한 추가 설정

Code Copilot을 활용하니 코드 작성과 이후 무엇을 더 진행하면 좋을지에 대한 추가 작업도 제시해준다. 하지만 코드가 무조건 맞게 작성되는 것은 아니니 확인이 꼭 필요하며 참조 정도로 활용하면 본인이 의도한 것으로 충분히 응용하여 사용할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

예를들어 위의 코드 중에 잘못된 부분이 있으면 gpt에 수정을 요청할 수 있다

from ray.train import Trainer 는 없는 모듈이야 수정할 수 있을까?

답변
ray.train 모듈이 더 이상 사용되지 않거나 제거된 상황일 수 있습니다. 대신, 최신 버전의 Ray에서는 ray.air (Ray AI Runtime)와 ray.train 패키지를 사용하여 분산 학습을 수행할 수 있습니다. Trainer 대신 TorchTrainer 또는 TensorflowTrainer 등의 클래스를 사용하는 방법으로 코드 구조를 수정할 수 있습니다.
아래는 최신 버전의 Ray를 사용하여 Darknet을 분산 학습하기 위한 수정된 예제입니다.

수정된 코드 예시

import ray
from ray import air, tune
from ray.air import session
from ray.train.torch import TorchTrainer
import os

# Ray 클러스터 초기화
ray.init()

# 학습 함수 정의
def train_darknet(config):
    os.system(f"./darknet detector train {config['data']} {config['cfg']} {config['weights']} -dont_show -map")

    # 학습 중간 결과를 기록할 수 있습니다.
    session.report({"accuracy": 0.9})  # 예시로 accuracy 0.9를 기록

# Ray Train을 위한 설정
trainer = TorchTrainer(
    train_loop_per_worker=train_darknet,
    train_loop_config={
        "data": "data/obj.data",
        "cfg": "cfg/yolov4.cfg",
        "weights": "yolov4.conv.137"
    },
    scaling_config=air.ScalingConfig(num_workers=4)
)

# 학습 작업 실행
result = trainer.fit()

# 결과 확인
print(result.metrics)

# 클러스터 종료
ray.shutdown()

주요 수정 사항

ray.train에서 ray.air로 변경: 최신 버전의 Ray에서는 AI 작업을 위한 기능들이 ray.air에 통합되었습니다.
TorchTrainer 사용: PyTorch 기반의 트레이닝을 위한 TorchTrainer를 사용합니다. 만약 TensorFlow를 사용한다면 TensorflowTrainer를 사용합니다.
학습 결과 보고: session.report() 메서드를 사용하여 학습 중간 결과나 최종 결과를 기록할 수 있습니다.