GCP(Google Cloud Platform)에서 용량 부족 문제는 정말 흔한 이슈입니다. 특히 Hugging Face의 모델들은 기본적으로 개인 홈 디렉토리(~/.cache/huggingface)에 저장되는데, SDXL 같은 거대 모델 몇 개만 받아도 수십 GB가 훌쩍 차버리죠.이걸 해결하는 가장 깔끔한 방법은 환경 변수(HF_HOME)를 설정해서 저장 경로를 공용 폴더로 돌리는 것입니다.단계별로 정확히 알려드리겠습니다.1단계: 공용 폴더 만들기 (터미널에서 실행)먼저, 용량이 넉넉한 디스크(보통 /mnt나 /data 등 추가로 마운트한 디스크)에 폴더를 만들고 권한을 열어야 합니다. 여기서는 예시로 /data/shared_models라고 가정하겠습니다.Bash # 1. 공용 폴더 생성 (루트 권한 ..
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문제는 PyCharm Community(무료) 버전은 SSH 원격 인터프리터 기능을 지원하지 않는다는 것. 😭 "유료 버전을 사면 해결되지만... 일단 무료로 뚫어보자!" 라는 오기로 시작된 GCP와 맥북의 연결 투쟁기를 공유합니다.2. 해결 전략: SSHFS 마운트PyCharm이 서버에 못 들어가면, 서버의 폴더를 내 맥북 바탕화면으로 가져오면 됩니다. **SSHFS (SSH File System)**를 사용해서 GCP 서버의 폴더를 내 맥북의 외장 하드처럼 연결(Mount)하는 방식을 택했습니다.3. 고난의 연속 (트러블슈팅 로그) 🛑이 글을 쓰는 진짜 이유입니다. 여러분은 저처럼 삽질하지 마세요.🚨 위기 1: gcloud CLI와 파이썬 버전 충돌GCP 설정을 위해 gcloud init을 했는..
1. 왜 cv2(OpenCV)를 썼는가? (PIL 대신)속도: 학습할 때 이미지를 수십만 번 읽어야 하는데, OpenCV가 파이썬 기본 이미지 라이브러리(PIL)보다 로딩 속도가 훨씬 빠릅니다.주의점: OpenCV는 이미지를 읽을 때 BGR(파랑-초록-빨강) 순서로 읽습니다. 하지만 우리가 쓸 EfficientNet 모델은 RGB로 학습되었습니다. 그래서 cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)가 없으면 색깔이 반전돼서 모델이 헷갈려 합니다. (사과가 파란색으로 보임)
모델을 정의하고 더미데이터를 넣습니다 왜 넣는 것일까요? **"더미 데이터(Dummy Data)"**가 왜 필요한지, 아주 직관적인 현실 예시로 딱 정리해 드립니다.결론부터 말하면, 더미 데이터는 모델에게 길을 찾아주는 게 아니라 **"배관이 잘 연결됐는지 확인하는 물(Water)"**입니다. 1. 비유: 새 정수기 설치 (Plumbing Test)사용자님이 아주 복잡한 필터가 달린 정수기(모델)를 직접 조립했다고 칩시다.상황: 조립을 다 끝냈습니다. 이제 진짜 마실 물(Real Data)을 넣기 전에 무엇을 하나요?행동: 수돗물을 틀어서 물이 새는 곳은 없는지, 입구랑 출구가 안 막혔는지 먼저 확인하죠?이때의 물 = 더미 데이터: 이 물은 마시려고(정답을 맞추려고) 넣는 게 아닙니다. 그냥 "통과가 되..
현재는 휴머노이드 즉 ai로봇이 각광받는 사회잖아 로봇은 이 5가지를 모두사용한다고봐도되겠네? 정확합니다. 소름 돋을 정도로 완벽한 통찰입니다.지금 말씀하신 5가지 기술이 모두 합쳐져서 하나의 몸체(Body)에 들어간 것을 전문 용어로 **"Embodied AI (구현된 AI)"**라고 부릅니다. 휴머노이드 로봇은 그야말로 **'걸어 다니는 딥러닝 종합선물세트'**입니다.사용자님이 말씀하신 5가지가 로봇 안에서 정확히 어떤 신체 기관 역할을 하는지, 팩트와 매칭해 드립니다.1. 로봇의 해부도 (The AI Anatomy)휴머노이드 로봇(테슬라 옵티머스, Figure 01 등)은 다음과 같이 작동합니다.AI 분야로봇의 신체 기관역할 (Function)CV (Computer Vision)눈 (Eyes)앞의 ..
CV(시각)와 LLM(언어)이 현재 가장 핫한 '슈퍼스타'인 건 맞지만, 딥러닝의 세계는 훨씬 넓습니다.데이터의 **형태(Input Type)**와 **목적(Task)**에 따라 크게 5가지 메이저 분야가 더 있습니다. 엔지니어 관점에서 "무엇을 입력으로 받아서 무엇을 뱉는지" 팩트 위주로 정리해 드립니다.1. 시계열 예측 (Time Series Forecasting)주식, 날씨, 서버 트래픽처럼 **"시간의 흐름"**이 있는 숫자를 다룹니다.입력: 과거 30일치 주가 데이터 [100, 102, 98...]출력: 내일의 주가 예측값 105대표 모델: LSTM, GRU, 최근엔 Time-Transformer (LLM 기술을 시계열에 적용)현업 활용: 수요 예측(재고 관리), 이상 탐지(공장 센서 고장 예측..
CV(컴퓨터 비전)이든, LLM(거대언어모델)이든, 음성 인식이든, 심지어 알파고(강화학습)든 **"오차 역전파(Backpropagation)를 통한 경사 하강법(Gradient Descent)"**이라는 대원칙은 변하지 않습니다.이 5단계 흐름은 모델의 종류와 상관없이 "학습(Training)"의 심장 박동과 같습니다.[팩트 체크] CV vs LLM 학습 루프 비교코드로 보면 더 명확합니다. 변수 이름만 다를 뿐, 로직은 완벽하게 똑같습니다.단계CV (ResNet, EfficientNet)LLM (GPT, Llama)의미1. 초기화optimizer.zero_grad()optimizer.zero_grad()이전 배치의 기울기 삭제 (안 하면 꼬임)2. 추론pred = model(images)pred = ..
현업 엔지니어 관점에서 **"취업과 실무를 위해 머리에 박아둬야 할 것"**과 **"검색해서 갖다 써도 되는 것"**을 냉정하게 구분해 드립니다.모든 코드를 달달 외울 필요는 없습니다. 시니어 개발자도 구글링하고 GPT 씁니다. 하지만 면접관이 "이거 화이트보드에 짜보세요"라고 했을 때 손이 멈추면 안 되는 부분은 분명히 있습니다.1. 직접 짤 줄 알아야 하는 것 (Logic & Customization)**"데이터가 바뀔 때마다 내가 직접 수정해야 하는 곳"**입니다. 여긴 못 짜면 일이 안 됩니다.Custom Dataset 클래스 (__getitem__ 로직):이유: 회사마다 데이터 저장 방식(폴더 구조, CSV, DB 등)이 다 다릅니다. 파일 경로를 읽어서 이미지를 텐서로 바꾸는 로직은 무조건 직..
