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약 60초
PyTorch 학습 파이프라인 직접 구현과 TensorFlow 서빙 실험 경험
캡스톤 프로젝트에서 PyTorch 기반 모델 학습 파이프라인을 처음 구현해봤습니다. 데이터 로더부터 학습 루프·검증·체크포인트 저장까지 직접 작성하면서 각 단계가 어떻게 연결되는지를 깊이 이해할 수 있었습니다. TensorFlow는 이미 학습된 모델을 SavedModel 형식으로 저장하고 추론 서버에 올리는 방식을 실험해봤는데, 학습과 서빙 환경이 다를 때 발생하는 의존성 불일치를 직접 경험했습니다.
프레임워크 선택보다 데이터 전처리와 피처 일관성이 모델 품질에 더 큰 영향을 준다는 걸 배웠고, 학습 데이터와 서빙 데이터의 분포가 달라지지 않도록 하는 데 신경 쓰게 됐습니다. 지금도 모델 개발 시 학습 파이프라인과 서빙 파이프라인을 함께 설계하는 방향을 따릅니다.
이 결의 특징
PyTorch 기반 모델 학습 파이프라인이라는 구체적 기술을 직접 경험하고 그 과정에서 배움을 얻은 흔적이 드러납니다.
이 결이 통하는 자리
구체적인 도구나 기술 이름과 함께 그것을 왜 배웠는지 과정이 있을 때 실제 경험으로 인정받는 자리입니다.