컨텐츠

torch.compile의 가치 제안

• PyTorch 모델 컴파일로 실행 속도 향상
• 사용자별 상황에 따른 가치 제안 차이 발견
• 다양한 사용 사례와 효과적인 방법 설명

소규모-중간 규모에서의 훈련 효율성 향상

• 소규모 훈련 시 속도 개선 필요성
• 로컬 훈련 속도 향상으로 개발 속도 증가
• GPU_usage 효율성 향상 가능성

해결 방법

• 모델 특정 모듈 선택적 컴파일로 성능 향상
• 추천 시스템에서 성능 최적화 필요성 확인
• "missing manual" 문서 참고 필요

오픈 소스 예제

• torchtune, torchtitan, torchao 제공
• 최신 PyTorch 모델 훈련 예제 실습 가능

단점

• 성능 향상 약속의 과장 가능성
• 추가적인 복잡성 감수 필요
• 점진적 도입 가능성으로 사용자 부담 감소

참고 자료

• PyTorch 공식 문서
• 컴파일러 최적화 기법
• Zettelkasten 노트 작성법

인공지능과 소프트웨어 개발자

주된 논점

• 표준화가 개발자의 유용성을 감소시킴.
• 창의성의 가치가 감소하고 규칙의 중요성이 증가함.

소프트웨어의 구조화 및 표준화

• 정의된 아키텍처에 따라 구조화된 소프트웨어 개발함.
• 과거의 창의성 대신 표준화된 솔루션 사용 추세임.

개발자 수요의 미래

• 성능 좋은 소프트웨어에 대한 수요로 표준화 촉진됨.
• 개발자의 필요성 완전히 사라지지 않음.
• 수요가 정점 후 안정화되거나 감소할 것임.

유사한 동적 예시

• 자동차 정비사 비교를 통해 이해 가능함.
• 정비사는 수리하나 제작은 하지 않음.

참고 자료

• 인공지능과 소프트웨어 개발의 미래
• 소프트웨어 표준화의 장단점
• 개발자 직업 전망 분석

RAG 개요

• Retrieval-Augmented Generation(RAG) 기술 설명
• 대규모 언어 모델(LLM) 성능 향상 목표

RAG가 LLM을 향상시키는 방법

• 기존 LLM의 한계 극복
• 질문에 대한 실시간 정보 검색 필요성 강조
• 검색된 정보를 바탕으로 답변 생성

RAG의 장점

• 정확성 향상: 최신 정보 기반 답변 생성
• 신뢰성 증대: 외부 출처에서 정보 검증
• 유연성 강화: 동적 정보 검색 및 활용

RAG의 예시

• 질문 예시 제공: "태양계에서 가장 많은 위성을 가진 행성은?"
• 최신 데이터 검색을 통한 정확한 답변 제공

결론

• RAG로 정보의 정확성과 신뢰성 향상
• AI 모델의 답변 품질 개선 가능성
• 다양한 응용 분야에서 가치 창출 가능성

소프트웨어 개발 모델 소개

• 다양한 소프트웨어 개발 모델 정리
• 프로젝트 성공적 완료 안내 역할 수행

워터폴 모델

• 전통적이고 선형적인 개발 모델
• 고정된 순서로 각 단계 진행

단계 구분

요구 사항 분석

• 프로젝트 시작점 역할 수행
• 고객과 소통하여 요구 사항 이해
• 상세한 요구 사항 명세서 작성

설계

• 요구 사항 명세서 기반의 설계 수행
• 전체 아키텍처 및 데이터 구조 결정

코딩

• 프로그래밍 언어로 설계 계획 구현
• 전체 구조를 구축하는 단계 진행

참고 자료

• 애자일 소프트웨어 개발
• 스크럼 프레임워크
• 스파이럴 모델

러스트의 증분 컴파일러 아키텍처 요약

• 전통적인 컴파일러 구조는 파이프라인 형태임
• 현대 언어는 적합하지 않은 요구 사항 존재
• 증분 컴파일 및 저지연 응답 기능 필요성 강조
• 러스트는 독특한 컴파일러 디자인 추구함
• 컴파일 시간 개선 필요성 존재
• 각 단계 완료 후 다음 단계 진행 방식 문제점
• 병렬 처리 및 분석 캐싱으로 전환 필요성 제기
• 언어 설계가 문제 심각성에 영향 미침
• GCC는 파일 독립적인 번역 단위로 증분 컴파일 용이함
• 러스트는 전체 크레이트를 단일 번역 단위로 처리함
• 컴파일러에 특별한 지원 필요성 대두됨
• 쿼리 기반 모델로 전환하여 파이프라인 대체함
• 프로그램 속성을 조회하는 쿼리 사용됨
• 변경된 함수에 대해 새로운 쿼리 실행됨
• 불필요한 재컴파일 줄이고 전체 컴파일 시간 단축됨