https://wiki.conaondaapps.com/index.php?action=history&feed=atom&title=PyTorch 2026-08-20T17:40:47Z 이 문서의 편집 역사 MediaWiki 1.46.0 https://wiki.conaondaapps.com/index.php?title=PyTorch&diff=44&oldid=prev 2026-08-20T04:18:53Z

<p>migrate: import legacy Wiki content to Vultr</p> <p><b>새 문서</b></p><div>&#039;&#039;&#039;PyTorch&#039;&#039;&#039;는 Facebook(Meta)이 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크이다. 동적 계산 그래프와 자동 미분(autograd)을 기반으로 하며, 연구와 생산 모두에서 널리 사용되는 대표 딥러닝 프레임워크와 틀을 걷게 되었다.<br /> <br /> == 개요 ==<br /> PyTorch는 2016년 공개 이후 2018년 1.0 버전을 기저으로 안정적인 생태계를 구축했다. Lua 기반의 Torch의 후속으로 Python API를 제공하며, 머신 러닝 연구의 사실상 표준으로 자리잡았다. CUDA 가속을 기본으로 지원하며 세분화된 테스터, 자동 미분, 배처 출력 등의 기능을 제공한다.<br /> <br /> == 주요 기능 ==<br /> <br /> === 동적 계산 그래프 ===<br /> 실행 시점에 계산 그래프를 구성하는 동적 방식으로, 조건문와 반복문이 자연스럽게 작동한다. 이로 인해 실험적인 모델 개발과 디버깅이 쉽다.<br /> <br /> === 자동 미분(autograd) ===<br /> 텐서 연산 시 백프로퍼레스 공간이 자동으로 구성되어, 변화량의 계산이 자동으로 수행된다. 드로피 출이 없이 경사도 계산과 가중치 갱신이 가능하다.<br /> <br /> === torch.onnx.export ===<br /> [[ONNX]]로 모델을 내보내는 기능으로, 추론 단계에서 다양한 프레임워크와 하드웨어에서 모델을 사용할 수 있게 해 준다. [[ONNX]] 및 [[ONNX Runtime]] 생태계의 중심 적 사용 시나리오다.<br /> <br /> === torch.compile 및 TorchScript ===<br /> 모델 추론 성능 최적화를 위한 역할 기능으로, 그래프 함성화, 연산 함성화, 멀티 GPU 배치 등을 지원한다.<br /> <br /> == 생태계 ==<br /> <br /> === 라이브러리 ===<br /> [[Hugging Face]] Transformers의 대부분 모델이 PyTorch 기반으로 제공된다. [[ComfyUI]], [[Stable Diffusion]] 등 이미지 생성 생태계도 PyTorch 위에서 동작한다.<br /> <br /> === 파인튜닝 기술 ===<br /> [[LoRA]] 등의 파인튜닝 기법이 PyTorch 기반 생태계에서 많이 사용된다.<br /> <br /> == 함께 보기 ==<br /> <br /> * [[ONNX]] — PyTorch 모델을 내보내는 표준 형식<br /> * [[허깡페이스]] — PyTorch 기반 모델 허브<br /> * [[ComfyUI]] — PyTorch 위에서 동작하는 이미지 생성 도구<br /> * [[LoRA]] — PyTorch 생태계의 파인튜닝 기법<br /> <br /> == 출처 ==<br /> <br /> * [https://pytorch.org/ PyTorch 공식 웹사이트]<br /> * [https://github.com/pytorch/pytorch GitHub: pytorch/pytorch]<br /> <br /> [[분류:딥러닝 프레임워크]]<br /> [[분류:오픈소스 소프트웨어]]</div>

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