241102 TIL PyTorch로 Transformer 모델 구현

API로 인공지능 활용하기

API (Application Programmin Interface)

• 프로그램 간에 데이터를 주고받을 수 있게 해주는 인터페이스
• 서버와 클라이언트 간에 요청과 응답을 주고받는 방식으로 작동
• 복잡한 기능을 직접 구현할 필요 없이, 이미 만들어진 서비스를 활용할 수 있게 해줌

API 활용의 장단점

• 장점
  1. 손쉬운 사용: 간단한 API 호출로 AI 모델의 다양한 기능 사용
  2. 신속한 개발: 빠르게 프로토타입을 만들고, 새로운 기능을 통합할 수 있음
  3. 확장성: 다양한 API를 결합해 복합적인 기능을 구현할 수 있음
• 단점
  1. 비용: API 사용에 따라 비용 발생 가능
  2. 제한된 제어: API는 제공된 기능만 사용 가능
  3. 의존성: 특정 API 서비스가 중단되거나 변경될 때 문제 발생 가능

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Pytorch를 활용하여 Transformer 모델 구현하기

PyTorch Hub

• 사전 학습된 모델을 쉽게 불러와 사용할 수 있게 해주는 PyTorch의 모듈
• PyTorch Hub의 주요 특징
  1. 간단한 모델 로딩: 복잡한 설치 과정 없이, 간단한 코드로 모델 로딩
  2. 다양한 모델 제공: 이미지 분류, 객체 탐지, 자연어 처리 등 여러 분야의 모델 제공
  3. 유연한 커스터마이징: 모델을 사용자 프로젝트에 맞게 재활용 가능
  4. 캐시 기능: 모델 파일을 캐시에 저장해서, 같은 모델을 반복해서 사용할 때 시간 절약

# 모델 로딩
model = torch.hub.load('repository_name', 'model_name')