1. 강의 소개
이번 강의에서는 PyTorch를 이용한 학습 시 metric등을 기록할 때, cli에 출력하는 print문 외에 사용할 수 있는 Tensorboard, weight & biases를 학습합니다. 이를 통해 딥러닝 모델 학습 실험들을 파라미터와 Metric들을 자동으로 저장하는 실험 관리 프로세스를 익힐 수 있고, 코드 버저닝, 협업 관리, 더 나아가 MLOps의 전체적인 흐름을 확인할 수 있습니다.
2. 강의 키워드
- WandB 모니터링 도구
- PyTorch TensorBoard
- PyTorch Lightning Logger 목록들
3. 실습 코드
- (7강-실습) Tensorboard-basics.ipynb
- (7강-실습) Tensorboard.ipynb
- (7강-실습) Weights and Biases.ipynb
4. Further Reading
5. Further Question
- TensorBoard 외에 PyTorch 모델의 학습과정을 모니터링하기 위한 다른 도구들은 무엇이 있나요? 그리고 각 도구의 특징과 장단점은 무엇인가요?
6. 강의 영상
