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[슬기로운 인턴생활] SIA 개발팀 인턴편 (1/2) 고양이 세수로 졸린 얼굴을 대강 씻어내고, 수면 잠옷을 입은 채 커피 한 잔을 내려 책상에 앉는다. (세수와 커피는 선택 사항이다) 한 손으로 노트북 전원을 켜며 다른 한 손으로 재빠르게 출퇴근 관리 앱의 출근하기 버튼을 연속해서 누른다. 이내 '오늘도 힘찬 하루 되세요!' 메시지와 함께 오늘의 일과가 시작된다. 일명 ‘코시국’으로 인해 먼 미래 같았던 집에서 출근하기가 생활화된 요즘. 우리 회사 역시 팀 전체 인원의 30% 비율로 재택근무를 시행하고 있습니다. 코로나 시국의 인턴 생활은 어떨지 궁금하지 않으신가요? 코끝이 시려오는 작년 12월 어느 날, 개발팀 인턴십을 진행했던 세 분을 모시고 그간의 이야기를 들어보았습니다. Q. 안녕하세요! 먼저 간단한 자기소개 부탁드려요. 빈: 개발팀에서 프론트엔드.. 더보기
딥러닝을 위한 기상 예측 데이터셋으로 과기부장관상 수상기 SI-Analytics에는 위성영상을 활용한 다양한 연구가 진행되고 있습니다. 올해에는 기상 위성 데이터와 그 외 다양한 기상 관측 데이터를 확보하여 기상 분야에 딥러닝을 적용한 연구도 수행할 수 있었습니다. 다양한 연구 성과들이 있지만 그중에서도 저희가 생산한 데이터셋을 공유하고자 출전한 "2020 연구데이터·AI 분석활용 경진대회(과학기술정보통신부 주최, KISTI 주관)"에서 최우수상인 과학기술부장관상을 수상하는 뜻깊은 일이 있었습니다. SI-Analytics와 SI에서는 4명의 연구자(최예지, 백민영, 최형욱, 차금강)가 함께 SIAin(사이어인)이라는 팀으로 출전하여 "강수량 예측을 위한 시계열 관측 통합 데이터 Radar-AWS-IMERG Network Fusion"를 제안하였습니다. 강수량 .. 더보기
SIA 연구팀 인턴 3개월 소장정 (a.k.a. 맛집 추천) 9월부터 SIA 연구팀에서 함께 생활해온 세 명의 인턴분들이 계십니다. 대략 한 학기 동안 함께 연구와 업무를 수행하고 마무리하는 시점에서 간단한 인터뷰를 진행해 보았습니다. 가벼운 분위기에서 수다떠는 느낌으로 인턴분들의 진솔한 이야기를 들어볼 수 있는 자리였습니다. Q. 간단한 자기소개 부탁드려요. 긴장하지 않으셔도 됩니다😀 백준 : 제 이름은 김백준입니다. 컴퓨터 공학과 마지막 학기 재학 중이고 궁동에 거주하며 집에서 럭O스트라이크*가 3분 거리라 한 달에 한 번씩 가요. * 인터뷰어 중 한 명의 최애 칵테일바 은진 : 이름은 허은진이고 컴퓨터 소프트웨어를 전공하고 있고 현재는 휴학 상태입니다. 서울에 거주 중인데 인턴을 하기 위해 대전까지 내려왔어요. 준화 : 컴퓨터 공학을 전공했고 마지막 학기를 .. 더보기
SIA는 이런 기술을 사용해요 stackshare.io/si_analytics/si-analytics 더보기
SIA는 이렇게 일해요 기술 스택이 궁금하다면? 더보기
회사에 인턴으로 와서 AWS 과금으로 $8,000 날린 썰 (AWS-P 인스턴스 과금, 포스트모템(Postmortem)) 한 번 상상해보라. 당신은 여름방학을 맞아 회사에서 인턴십을 시작했다. 설레는 마음으로 시작한 첫 회사 인턴십 생활 중 실수로 8000달러 (약 950만원)을 날리게 되었다면? 상상만해도 아찔한 순간의 주인공들을 모시고 직접 이야기를 들어보았다. Q: 간단한 자기소개를 부탁드린다. 수민: SIA에서 딥러닝 시스템 엔지니어로 인턴십을 진행하고 있는 손수민이다. 수학과 컴퓨터 공학을 전공했다. 홍준: 저도 딥러닝 시스템 엔지니어로 인턴십을 하고 있는 양홍준이다. Q: 회사에서 어떤 일을 하는가? 홍준: 현재 딥러닝 시스템은 로컬 서버에서 작동하고 있는데, 이 시스템이 AWS에서 동작할 수 있도록 환경 설정 같은 작업을 하고 있다. 수민님과 같이 작업한다. Q: 오늘은 무슨 일을 하고 있었는가? 수민: 인퍼런.. 더보기
Pytorch와 TensorRT를 이용한 딥 러닝 추론 최적화 이 글은 이전 글에서 계속되는 글입니다. 1. Pytorch Model 먼저 추론하기 위한 모델을 Pytorch를 이용하여 구성합니다. 앞 글에서 설명하였듯이 Bert를 이용합니다. Bert를 밑바닥부터 구성하긴 어려우니 transformers모듈에서 제공하는 모델을 사용합니다. 모델의 입력은 input_ids, attention_mask, token_type_ids 세 개를 받고, 출력은 Bert의 층 중 하나를 선택했습니다. 모델의 입력과 출력의 형태는 코드를 통해 확인할 수 있습니다. import transformers import torch class Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.model = t.. 더보기
Pytorch를 TensorRT로 변환하기 위한 환경 설정 1. Introduction TensorRT는 학습된 딥러닝 모델을 최적화하여 NVIDIA GPU 상에서 추론하는 속도를 수십 ~ 수십배까지 향상시켜주는 모델 최적화 엔진입니다. 지원하는 프레임워크는 pytorch, tensorflow, keras, onnx 등이 있습니다. 여러 프레임워크에서 직접적인 TensorRT 변환을 지원하고 있지만 다소 제약이 있으며, 대신 onnx로의 변환은 대부분의 프레임워크에서 더 나은 지원을 해주고 있으며 onnx로 변환한 모델은 다시 TensorRT로 변환이 가능합니다. 저희는 대부분의 연구/개발을 pytorch로 하기 때문에 pytorch을 onnx로 변환하고 이를 TensorRT로 추론하는 방법을 선택하였습니다. 이번 글에서는 TensorRT로 변환했을 때 속도가 .. 더보기