Deep Learning Workflow

Deep Learning Workflow

Overview

딥러닝 모델의 훈련(Training)과 추론(Inference)을 위한 전체 워크플로우 및 인프라 구성 가이드.

Summary

• 무엇인가? 딥러닝 모델의 데이터 준비부터 훈련, 평가, 배포까지의 전 과정
• 왜 필요한가? 효율적인 GPU/CPU 자원 할당과 파이프라인 자동화로 개발 생산성 향상
• 언제 사용하는가? 대규모 데이터셋을 활용한 딥러닝 모델 개발 및 서비스 배포

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Purpose

딥러닝 워크플로우의 핵심 단계와 각 단계별 인프라 요구사항 정의

• Goal: 데이터 과학자와 엔지니어가 효율적인 DL 파이프라인을 구축할 수 있도록 가이드
• Scope: Training 및 Inference 인프라, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 배포
• Non-goals: 특정 프레임워크(TensorFlow/PyTorch) 상세 튜토리얼, 데이터 수집 방법론

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Key Concepts

Concept	Description	Related
Training	GPU에서 대규모 데이터로 모델 학습	GPU Support, CUDA
Inference	훈련된 모델로 새로운 데이터 예측	CPU, Deployment
Hyper-parameters	모델 성능을 결정하는 설정값 (learning rate, batch size 등)	Model Optimization
Neural Network	인간 뇌의 신경망에서 영감받은 계산 시스템	Deep Learning Frameworks

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Architecture

Training Infrastructure

• GPU 컴퓨팅 리소스 (NVIDIA GPU, HBM 메모리)
• 대용량 스토리지 (데이터셋 저장)
• 고속 네트워킹 (분산 훈련용)

Inference Infrastructure

• CPU 또는 GPU (성능/비용 트레이드오프)
• 저지연 네트워킹 (실시간 응답)
• 모델 서빙 서버 (TorchServe, TF Serving)

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Workflow

1. 하이퍼파라미터 설정 (모델 아키텍처, learning rate, batch size 등)
2. GPU에서 딥러닝 모델 훈련
3. 훈련된 가중치(Weights) 저장
4. 프로덕션 애플리케이션에 최적화된 가중치로 모델 배포
5. 실시간 추론 서비스 운영

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Configuration

# 훈련용 GPU 서버 설정
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
export NCCL_DEBUG=INFO

# 추론용 CPU 서버 설정
export OMP_NUM_THREADS=8
export MKL_NUM_THREADS=8

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Examples

PyTorch 훈련 루프

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader

model = MyModel().cuda()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in dataloader:
        inputs, labels = inputs.cuda(), labels.cuda()
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

모델 저장 및 로드

# 저장
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

# 로드 (추론용)
model = MyModel()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
model.eval()

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Best Practices

• Training/Inference 분리: 훈련은 GPU, 추론은 CPU 또는 경량 GPU 사용
• 데이터 파이프라인: 이미지 기반 데이터는 고속 스토리지 + NVMe 권장
• 클러스터 확장성: 데이터 양 2배 증가 시 GPU 수 2배 확장 (선형 확장)
• 모니터링: 훈련 손실(Loss), 정확도(Accuracy) 실시간 추적

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Performance

Setting	Training Throughput	Memory Usage
8x A100 (80GB)	500K images/sec	640GB HBM
4x V100 (32GB)	300K images/sec	128GB HBM
1x A100 (80GB) + CPU Inference	60K images/sec	80GB + 32GB RAM

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Limitations

• Training 데이터 품질: 더럽고 구조화되지 않은 데이터셋은 훈련 성능 저하
• 네트워크 병목: 대규모 클러스터에서 GPU 간 통신이 병목될 수 있음
• 비용: GPU 클러스터 운영 비용이 매우 높음
• 전문성: 하이퍼파라미터 튜닝에 깊은 전문 지식 필요

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References

• Are both the training and inference systems required?
• PyTorch Documentation
• TensorFlow Documentation

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Related Pages

• Deep Learning Frameworks
• CUDA
• GPU Support
• Training and Inference
• NVIDIA GPU
• Model Optimization

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