요즘 NGC가 그 가치를 재조명받고 있습니다. 그 이유는 사전 훈련된 모델을 검증된 리포지토리에서 가져와 파인튜닝을 하는 것이 새로운 개발 방식이자 문화로 자리를 잡고 있기 때문입니다. 그렇다면 NVIDIA의 NGC 카탈로그와 허깅페이스 같은 리포지토리는 어떤 이유로 인기를 끌게 되었을까요? 대략 다섯 가지로 인기 비결을 정리할 수 있습니다.
근성과 편리함: 이러한 리포지토리는 다양한 사전 훈련된 모델을 쉽게 사용할 수 있게 해주어, 개발자들이 복잡한 모델을 처음부터 훈련시키지 않고도 AI 기능을 구현할 수 있게 합니다.
다양한 응용 분야: NGC 카탈로그, 허깅페이스 등은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야의 모델을 제공합니다. 이는 개발자들이 여러 분야에 걸쳐 AI 솔루션을 개발할 수 있게 해줍니다.
성능과 최적화: 이러한 모델들은 대규모 데이터셋으로 훈련되어 있으며, 최적화가 잘 되어 있어 뛰어난 성능을 제공합니다.
커뮤니티와 지원: 많은 개발자들과 연구자들이 이러한 리포지토리를 사용함으로써, 사용자들은 활발한 커뮤니티 지원과 지속적인 업데이트를 기대할 수 있습니다.
시간과 비용 절감: 사전 훈련된 모델을 사용함으로써 개발자들은 훈련에 소요되는 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
NGC 카탈로그 둘러 보기
이제 NGC 카탈로그를 좀 둘러보겠습니다. NGC는 사전 훈련된 모델, 컨테이너, 헬름 차트, 주피터 노트북과 같은 다양한 자원을 제공하여 개발자들이 해결책까지의 시간을 단축할 수 있도록 돕기 위해 NVIDIA가 만든 리소스 허브입니다.
NGC 카탈로그를 사용하여 개발자들은 자연어 처리, 객체 탐지, 추천 시스템 등 다양한 용도의 소프트웨어를 찾을 수 있습니다. NGC 카탈로그를 자세히 살펴보겠습니다.
자연어 처리 또는 NLP 모델을 찾고 있다고 가정해 봅시다. 사용 사례 태그를 필터링하고 모델 카드를 읽음으로써 필요에 맞는 모델을 탐색할 수 있습니다. 각 모델 카드는 모델 아키텍처, 훈련 세부 정보, 사용된 데이터 세트, 모델 제한 사항 및 이러한 모델들의 훈련 및 추론 성능 지표를 포함한 모든 관련 정보를 제공합니다.
또한, NGC 카탈로그는 컨테이너를 제공합니다. 이 컨테이너들은 필요한 모든 라이브러리와 종속성을 포함하고 있어, 사전 준비 부담에서 벗어나 개발에 집중할 수 있습니다. 개발자는 필터링 옵션을 통해 탐색 범위를 좁혀 가며 빠르게 원하는 것을 찾을 수 있습니다.
보안 걱정도 없습니다. NGC 카탈로그의 컨테이너들은 매월 잠재적인 문제에 대해 검사되며, 보안 취약점이 발견되면 보고됩니다.
NGC 카탈로그는 컬렉션도 제공하는데, 이는 하나의 쉽게 사용할 수 있는 패키지 안에서 엄선된 소프트웨어 목록입니다. 호환되는 소프트웨어를 일일이 찾지 않아도 되어 작업 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 NLP용 컬렉션을 필터링하고 하나를 선택해 봅시다. 각 컬렉션 페이지에는 개요 섹션과 포함된 AI 소프트웨어 목록이 제공되며, 이에는 모델, 컨테이너 및 헬름 차트가 포함됩니다.
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