Mech-MSR 딥 러닝 모델 패키지 관리 도구

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Mech-MSR에서 딥 러닝 모델 패키지 관리 도구를 사용하여 모델 패키지를 가져올 수 있습니다.

소개

딥 러닝 모델 패키지 관리 도구는 Mech-MSR의 모든 딥러닝 모델 패키지를 효율적으로 관리하도록 설계되었습니다. Mech-DLK 2.6.1 이상 버전에서 내보낸 모델 패키지를 최적화할 수 있으며, 실행 모드, 하드웨어 유형, 모델 효율성, 모델 패키지 상태를 관리할 수 있습니다. 또한 IPC의 GPU 사용량도 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.

프로젝트에서 딥 러닝 모델 패키지 추론 스텝을 사용하는 경우, 먼저 모델 패키지를 딥 러닝 모델 패키지 관리 도구에 가져와야 해당 스텝에서 사용할 수 있습니다. 모델 패키지를 사전에 도구에 가져오면, 최적화를 미리 수행할 수 있습니다.

딥 러닝 추론을 사용하려면 Pro-Run 또는 Pro-Train 버전의 유효한 Mech-DLK 라이센스가 필요합니다. 라이센스가 없는 경우 Mech-Mind Robotics 영업팀에 문의하세요.

도구 열기

다음 방법 중 하나를 통해 딥러닝 모델 패키지 관리 도구를 열 수 있습니다:

  • 프로젝트를 생성하거나 연 후, 상단 메뉴 바에서 menu:'딥 러닝'['딥 러닝 모델 패키지 관리 도구']를 선택합니다.

  • 프로젝트 편집 구역에서 '딥 러닝 모델 패키지 추론' 스텝의 구성 마법사 버튼을 클릭합니다.

  • 프로젝트 편집 구역에서 '딥 러닝 모델 패키지 추론' 스텝을 선택하고 파라미터 패널에서 모델 패키지 관리 도구 항목 아래 편집기를 열기 버튼을 클릭합니다.

도구 구성

이 도구는 다음과 같은 구성으로 이루어져 있습니다.

구성 설명

사용 가능한 모델 패키지

가져온 모델 패키지의 이름입니다.

프로젝트 이름

해당 모델 패키지를 사용하는 Mech-MSR 프로젝트입니다.

모델 패키지 유형

'텍스트 감지' 및 '텍스트 인식’과 같은 모델 패키지의 유형입니다.

'신속하게 위치 지정' 모델 패키지는 지원되지 않습니다.

실행 모드

실행 모드 옵션 : 공유 모드, 성능 모드

  • 공유 모드 : 동일한 모델 패키지를 사용하는 여러 스텝의 추론이 순차적으로 실행됩니다. 런타임 리소스를 절약할 수 있습니다.

  • 성능 모드 : 동일한 모델 패키지를 사용하는 여러 스텝의 추론이 병렬로 실행됩니다. 추론 속도는 빨라지지만, 더 많은 런타임 리소스가 사용됩니다.

하드웨어 유형

하드웨어 유형 옵션 : GPU(기본값), GPU(최적화), CPU

  • CPU :딥러닝 추론에 CPU를 사용합니다. 추론 속도가 느려지고, GPU에 비해 인식 정확도가 낮을 수 있습니다.

  • GPU(기본값) : GPU를 사용하지만, 모델 패키지가 하드웨어에 맞게 최적화되지 않은 상태로 실행됩니다. 이 경우 추론 속도 개선 효과는 제한적입니다.

  • GPU(최적화) : 선택 시 모델 패키지가 사용 중인 하드웨어에 맞게 최적화됩니다. 최적화에는 약 5~15분 정도 소요되며, 이후 추론 시간이 단축되고 성능이 향상됩니다.

이 도구는 컴퓨터 모델을 감지하는 것을 통해 하드웨어 유형 옵션을 결정합니다. 하드웨어 유형 옵션의 표시 규칙은 다음과 같습니다.

  • CPU : 컴퓨터에 Intel CPU가 감지되면 이 옵션이 표시됩니다.

  • GPU(기본값), GPU(최적화) : 컴퓨터에 NVIDIA 외장 그래픽 카드가 장착되어 있고, 그래픽 카드 드라이버 버전이 472.50 이상일 경우 이 두 옵션이 표시됩니다.

모델 효율성

모델 패키지 추론 효율성을 구성할 수 있습니다.

모델 패키지 상태

'최적화 중', '준비 완료', '최적화 실패’와 같은 모델 패키지의 상태를 확인할 수 있습니다.

일반 작업

이 부분에서는 딥 러닝 모델 패키지 관리 도구에 대한 일반적인 작업에 대해 소개합니다.

딥 러닝 모델 패키지 가져오기

  1. 딥 러닝 모델 패키지 관리 도구를 연 후, 왼쪽 상단의 가져오기 버튼을 클릭합니다.

  2. 팝업 창에서 가져올 모델 패키지를 선택한 뒤, 열기 버튼을 클릭하면 선택한 모델 패키지가 목록에 추가됩니다.

딥 러닝 모델 패키지를 가져오기 위해서는 GPU 드라이버는 최소 버전 472.50 이상이 필요합니다. 단, 버전 500 이상의 드라이버는 딥 러닝 스텝 실행 시간에 변동이 발생할 수 있으므로 사용을 권장하지 않습니다.
CPU는 최소 Intel 6세대 Core 프로세서 이상이 필요합니다.
하드웨어가 위 요구 사항을 충족하지 않으면, 딥 러닝 모델 패키지를 정상적으로 가져올 수 없습니다.

딥 러닝 모델 패키지 제거하기

가져온 딥 러닝 모델 패키지를 제거하려면 먼저 해당 모델 패키지를 선택하고 오른쪽 상단에 있는 제거하기 버튼을 클릭합니다.

deep learning model management log out model

딥 러닝 모델 패키지가 최적화 중이 거나 사용 중일 때(즉, 모델 패키지를 사용하는 프로젝트가 실행 중일 때) 모델 패키지를 제거할 수 없습니다.

실행 모드 전환

딥 러닝 모델 패키지 관리 도구의 실행 모드 열에서 deep learning model management icon 1 버튼을 클릭하고 공유 모드 또는 성능 모드를 선택하면 됩니다.

deep learning model management select operating mode

  • 딥 러닝 모델 패키지가 '최적화 중'이거나 '사용 중'일 경우 (예: 해당 모델을 사용하는 프로젝트가 실행 중인 경우), 실행 모드 변경은 불가능합니다.

  • 딥 러닝 모델 패키지의 실행 모드가 공유 모드인 경우에는, 딥 러닝 모델 패키지 추론 스텝 파라미터 패널의 GPU ID를 변경할 수 없습니다.

하드웨어 유형 전환

딥 러닝 모델 패키지 추론을 위한 하드웨어 유형을 GPU(기본값), GPU(최적화) 또는 CPU로 변경할 수 있습니다.

딥 러닝 모델 패키지 관리 도구의 하드웨어 유형 열에서 deep learning model management icon 1 버튼을 클릭하고 GPU(기본값), GPU(최적화), CPU 중 하나를 선택합니다.

deep learning model management select hardware type

딥 러닝 모델 패키지가 최적화 중 또는사용 중일 때(즉, 모델 패키지를 사용하는 프로젝트가 실행 중일 때) 하드웨어 유형을 변경할 수 없습니다.

모델 효율성 구성

모델 효율성을 구성하는 프로세스는 다음과 같습니다.

  1. 구성할 딥 러닝 모델 패키지를 결정합니다.

  2. 모델 효율성 아래의 구성 버튼을 클릭하고 팝업 창에서 배치(Batch) 크기와 정밀도를 설정합니다. 모델의 실행 효율성은 배치 크기와 정밀도 설정에 따라 달라질 수 있습니다.

    • 배치 크기(Batch size) : 추론 시 신경망에 한 번에 입력되는 이미지의 개수를 의미합니다. 기본값은 1이며, 변경할 수 없습니다.

    • 정밀도 ('하드웨어 유형’이 GPU(최적화) 로 설정된 경우에만 표시)

      • FP32 : 고정밀 모델로, 추론 속도는 느리지만 정확도가 높습니다.

      • FP16 : 저정밀 모델로, 빠른 추론 속도를 제공합니다.

오류 분석

딥 러닝 모델 패키지 가져오기 실패

문제 증상

가져올 딥 러닝 모델 패키지를 선택한 후, 시스템에서 "딥 러닝 모델 패키지를 가져오지 못했습니다."라는 오류 메시지가 표시됩니다.

가능한 원인

  1. 동일한 이름의 모델 패키지를 가져왔습니다.

  2. 동일한 내용이 담긴 모델 패키지를 가져왔습니다.

  3. 하드웨어와 소프트웨어가 최소 요구 사항을 충족할 수 없습니다.

해결 방법

  1. 모델 패키지 이름을 수정하거나 같은 이름의 가져온 모델 패키지를 제거합니다.

  2. 모델 패키지의 내용을 확인합니다. 가져온 모델 패키지와 동일하면 다시 가져올 필요가 없습니다.

  3. GPU 드라이버에 필요한 최소 버전이 472.50이고, CPU에 필요한 최소 버전이 6세대 Intel Core인지 확인하세요.

딥 러닝 모델 패키지 최적화 실패

문제 증상

딥 러닝 모델 패키지를 최적화하는 도중, "모델 패키지 최적화에 실패했습니다"라는 오류 메시지가 나타납니다.

가능한 원인

GPU 메모리가 부족합니다.

해결 방법

  • 도구에서 사용되지 않는 모델 패키지를 제거한 다음 최적화 할 모델 패키지를 다시 가져옵니다.

  • 다른 모델 패키지의 '실행 모드’를 '공유 모드’로 전환한 후, 해당 모델 패키지를 다시 가져와 최적화합니다.

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