PyTorch를 사용하여 모델 학습 및 ONNX로 내보내기

  • 아티클

PyTorch 프레임워크 및 Azure Machine Learning을 사용하여 클라우드에서 모델을 학습하고 이를 ONNX 파일로 다운로드하여 Windows Machine Learning에서 로컬로 실행할 수 있습니다.

모델 학습

Azure ML을 사용하면 클라우드에서 PyTorch 모델을 학습하여 신속한 확장, 배포 등의 혜택을 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure Machine Learning을 사용하여 PyTorch 모델을 대규모로 학습 및 등록을 참조하세요.

ONNX로 내보내기

모델을 학습한 후에는 Windows ML에서 로컬로 실행할 수 있도록 모델을 ONNX 파일로 내보낼 수 있습니다. PyTorch에서 기본적으로 내보내는 방법에 대한 지침은 Windows ML용 PyTorch 모델 내보내기를 참조하세요.

Windows ML과 통합

모델을 ONNX로 내보낸 후에는 이를 Windows ML 애플리케이션에 통합할 준비가 된 것입니다. Windows ML은 다양한 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있으므로 가장 편안한 언어로 된 자습서를 확인하세요.

참고 항목

Windows ML에 대한 도움말은 다음 리소스를 참조하세요.

  • Windows ML에 대한 기술적인 질문을 하거나 질문에 답하려면, Stack Overflow에서 windows-machine-learning 태그를 사용하세요.
  • 버그를 보고하려면 GitHub에서 문제를 제출하세요.