현업에서 머신러닝 돌릴때 골치아픈것.

오늘은 현업에서 머신러닝(특히 딥러닝) 돌릴 때 골치아픈 것들에 대해 간단히 얘기해보고자 한다. 1. 파이썬 버전, 패키지 버전, gpu 호환 문제 보통 파이썬에 나오는 모델들은 패키지별로 계속 업데이트가 되기 마련이다.

그러다보니 예전에 되던 기능이 새로 업데이트 되면서 안되기도 하고... 새로운 기능을 사용하려면 버전을 업데이트 해야하기도 하다.

그래서 내가 필요한 패키지 버전과 때로는 파이썬 버전까지도 잘 맞춰주어야 한다. 게다가 GPU를 사용하려면 일반적으로 cuda나 cudnn의 버전까지 맞춰주어야 하는데 이게 참 머리아프게 한다.

그래서 도커(docker)가 나오게 된 것 같은데, 우선 우리회사는 지금 안쓰고있다... 2. 속도 문제, 리소스 문제 제일 큰 문제는 항상 속도이다.

물론 용량문제가 있을 수도 있다. 속도와 용량이 해결이 안되면 딥러닝의 state of the art 성능을 맛보기 힘들 수도 있다.

이 두가지를 해결하기 위해서는 리소스가 충분히 필요하다. GP...