구글 Colab을 활용하여 무료로 딥러닝 모델 학습하기

딥러닝 모델을 학습시키기 위해서는 대량의 데이터와 함께 모델을 학습시킬 수 있는 GPU 장비가 필요하다. 해당 GPU는 일반 게임을 할 때 사용하는 GPU도 물론 가능하지만 되도록이면 CUDNN을 지원하고 GPU 내의 메모리 용량이 큰 GPU가 적합하다. 일반적인 노트북이나 게이밍을 위한 고사양 데스크탑의 경우 이러한 GPU를 장착하지 않은 경우가 많다. 이런 환경에서 딥러닝 모델을 학습하려는 경우 구글 Colab 은 언제든 쉽게 GPU를 사용할 수 있는 환경을 제공하기 때문에 간단한 딥러닝 프로그램을 개발하기에 적합하다. 아래에서 단계별로 어떻게 구글 colab을 사용할 수 있는지 천천히 설명하도록 하겠다.

구글 Colab에서 Jupyter Notebook 생성하기

구글 colab에서 딥러닝 모델을 학습시키려면 Jupyter Notebook을 생성하여 코드를 작성해야 한다. 아래의 colab 링크를 눌러 접속한 뒤 하단에 있는 "새 노트" 버튼을 누르면 곧바로 새 Jupyter Notebook이 생성된다.

Google Colaboratory

GPU 할당하기

아래와 같이 상단 메뉴의 “런타임 > 런타임 유형 변경” 버튼을 클릭한 다음 하드웨어 가속기를 GPU로 설정하여야 모델 학습과 테스트를 진행할 수 있다. 하지만 구글 코랩에서 모델 학습을 진행하는 도중 해당 사이트를 닫는 경우 모델 학습이 중지되니 주의하여야 한다.

하드웨어 가속기를 GPU로 설정한 뒤 Notebook의 각 셀을 실행시키면 GPU를 사용하여 모델 학습이 이루어 지게 된다.