메타플랫폼, 1일 '파이토치 라이브' 출시 발표
2018년부터 파이토치 접목한 오픈소스형 '디트렉션' 꾸준히 개발 중
"기존 플랫폼보다 이용하기 쉽고, 빠르고, 정확"...개발시간 단축

​​(출처=메타플랫폼 공식 홈페이지)
​​(출처=메타플랫폼 공식 홈페이지)

인공지능(AI)을 모바일 기기에 적용하면 앱 개발을 빠르고 쉽게 할 수 있다. 최근 메타플랫폼(전 페이스북)이 파이토치(PyTorch)를 접목한 오픈소스형 플랫폼 기술 개발에 박차를 가하고 있다. 기존 플랫폼보다 빠르고 정확할 뿐만 아니라 전문가가 아니어도 이용하기 쉽게 만들었다.

파이토치는 파이썬 기반의 오픈 소스 머신러닝 라이브러리다. 페이스북 인공지능 연구진이 2016년 개발했다. 간결하고 빨라서 사용자가 익히기 쉽다. 

메타플랫폼(전 페이스북)는 1일(현지시각) '파이토치 컨퍼런스'에서 모바일 기기에 AI 기반 경험치를 끌어올리기 위해 ‘파이토치 라이브(PyTorch Live)’를 새로 출시했다고 미 기술 매체 벤처비트가 밝혔다. 메타는 지난 2018년부터 파이토치를 이용한 비전 기술인 '디텍트론(Detectron) 프로젝트'도 꾸준히 진행했다. 최신 버전은 '디텍트론 2Go'다. 올해 해당 연구팀은 관련 기술로 PAMI 마크 에버링힘(Mark Everingham) 상도 받았다고 공식 블로그에서 밝힌 바 있다.

'파이토치 라이브(PyTorch Live)'로 앱 개발 쉽고 빠르게

파이토치 장점 설명 중인 발표자. (출처=행사 캡처)
파이토치 장점 설명 중인 발표자. (출처=행사 캡처)

파이토치 라이브는 지금보다 확장된 파이토치에서 활용하는 맞춤형 머신러닝 모델 개발을 지원하는 기술이다. 파이토치를 기반으로 만든 기기 내 AI 데모를 구축하고 테스트와 공유까지 한 번에 할 수 있는 오픈소스형 플랫폼이다. 안드로이드와 iOS에서 앱을 만드는 자바스크립트도 제공한다.

파이토치 라이브는 ‘파이토치 모바일(PyTorch Mobile)’과 ‘리액트 네이티브(React Native) 라이브러리’를 기반으로 한다. 파이토치 모바일은 파이토치 라이브 안에서 추론을 강화하는 역할을 한다. 특히 개발자가 모바일이나 에지(edge) 장치에서 원하는 모든 것을 할 수 있다는 가정 하에 만들어졌다. 리액트 네이티브 라이브러리는 개발자가 모델 교육부터 배포까지 한 번에 진행이 가능하다. 

보통 안드로이드와 iOS에서 모바일 앱을 만들 때 프로젝트를 구성하고 사용자 인터페이스 구축하는 데 며칠이 걸린다. 메타 인공지능 소프트웨어 개발자 로만 라들(Roman Radle)은 벤처비트와 인터뷰에서 “파이토치 라이브를 사용하면 시간을 절반으로 줄일 수 있다”고 자신했다. “안드로이드나 iOS 개발자 경험도 필요 없다”고 덧붙였다.

그는 “오픈소스를 기반으로 했기 때문에 모바일 모델을 자유롭게 공유할 수 있는 장점이 있다”고도 말했다. “애플리케이션 개발자가 함께 기술을 한 단계 진전시킬 수 있는 기회의 장”이라고 언급했다. 

비전 기술 오픈소스 라이브러리, '디텍트론(Detectron)2GO'

객체 감지, 개인 키포인트 추정 기능 (출처=Meta AI blog)
객체 감지, 개인 키포인트 추정 기능 (출처=Meta AI blog)

디텍트론2GO는 모바일 기기와 하드웨어에 딥러닝 객체 탐지 모델을 학습하고 배포하는 오픈소스형 플랫폼이다. 파이토치를 기반으로 개발했다. 특히 '파이토치 모바일(PyTorch Mobile)'과 '토치비전(TorchVision)'을 응용한 최신판이다. 

주로 이미지 분류나 분할 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 아키텍처다. 해당 버전으로 개발자들은 모바일 기기에 최적화된 FBNet 모델도 만들 수 있다고 메타 연구진은 언급했다. 개발자가 학습부터 모바일 배포까지 머신러닝 모델을 온 디바이스(On-device)에 쉽게 적용할 수도 있다.

해당 모델은 더 큰 서버 기반 모델과 동일한 작업을 더 효율적이고 정확하게 수행할 수 있다. 메타 인공지능 연구진이 직접 시험해 본 결과, 해당 최신 모델은 절반 가까이 줄어든 반응 시간과 높아진 정확성을 보여줬다고 블로그를 통해 밝혔다. 

디텍트론2GO는 오픈소스 소프트웨어라 양방향으로 정보처리가 가능하다. 메타 인공지능 연구원 위신 우(Yuxin Wu)는 “이는 개발자들한테 선택권을 줄 수 있다는 의미다”고 설명했다. "파이토치 라이트닝(PyTorch Lightning)을 학습 프레임워크로 사용하거나 기존 도구를 활용할 수 있도록 하게 한다"고 말했다. 

디텍트론2GO 적용 예시. (출처=Meta AI blog)
디텍트론2GO 적용 예시. (출처=Meta AI blog)

FBnetV3와 결합된 디텍트론 최신 버전은 컴퓨팅과 리소스 제한 시나리오를 온 디바이스에서 바로 실행할 수 있도록 하는 효율적인 탐지나 식별, 인스턴스 분할, '키포인트 추정 모델(Keypoint estimation model)'을 제공한다. 페이스북 컴퓨터 비전 모델 개발에 현재 사용 중이다. 주로 페이스북 내에서 하드웨어 인식과 페이스북 3D 포토 기능에 적용됐다.

메타 인공지능 연구원 러스 거식(Ross Girshick)은 “디텍트론 프로젝트는 2018년부터 시작했다”며 “객체감지 연구를 좀더 원활히 하기 위해 직접 개발했다”고 메타 AI 블로그에서 밝혔다.

연구팀은 올해 초 컴퓨터 비전 커뮤니티에 기여한 공로로 PAMI 마크 에버링힘상도 받았다. 비전 기술 연구 분야에 긍정적 영향을 미친 연구원이나 연구팀에게 주는 상이다. IEEE PAMI(패턴 분석 및 기계지능) 기술 위원회에서 직접 수여한다. 해당 연구팀은 오픈소스를 기반으로 한 플랫폼으로 기술 공유를 원활하게 하는 데 기여하는 바가 크므로 수상했다.

AI타임스 김미정 기자 kimj7521@aitimes.com

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