intermediate_source/ensembling.py 번역 진행 - #796
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hyoyoung
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Jan 28, 2024
hyoyoung
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hyoyoung
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문서 번역하느라 고생하셨습니다. 몇가지 사소한 수정사항 확인 부탁드립니다.
| 일반적으로 이 작업은 일부 입력값에 대해 각 모델을 개별적으로 실행한 다음 예측을 결합하는 방식으로 실행됩니다. | ||
| 하지만 동일한 아키텍처로 모델을 실행하는 경우, ``torch.vmap`` 을 활용하여 함께 결합할 수 있습니다. | ||
| ``vmap`` 은 입력 텐서의 여러 차원에 걸쳐 함수를 매핑하는 함수 변환입니다. 이 함수의 | ||
| 사용 사례 중 하나는 for 문을 제거하고 벡터화를 통해 속도를 높이는 것입니다. |
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용어집을 보시면 텐서는 일반적으로 번역하지 않고 tensor로 쓰고 있습니다.
| # 예를 들어, ``model[i].fc1.weight`` 의 shape은 ``[784, 128]`` 입니다. | ||
| # 이 10개의 모델 각각에 대해 ``.fc1.weight`` 를 쌓아 ``[10, 784, 128]`` shape의 큰 가중치를 생성할 수 있습니다. | ||
| # | ||
| # |
| # given parameters and buffers and inputs, run the model using those | ||
| # parameters, buffers, and inputs. We'll use ``torch.func.functional_call`` | ||
| # to help out: | ||
| # 다음으로, ``vmap`` 에 대한 함수를 정의해야 합니다. 이 함수는 파라미터, 버퍼 그리고 입력값이 주어지면 모델을 실행합니다. |
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'파라미터, 버퍼 그리고 입력값'로 해도 좋지만
'파라미터, 버퍼, 입력값'으로 바꿔도 좋을 것 같습니다
| # Construct a "stateless" version of one of the models. It is "stateless" in | ||
| # the sense that the parameters are meta Tensors and do not have storage. | ||
| # 모델 중 하나의 "stateless" 버전을 구축합니다. | ||
| # "stateless"는 매개변수가 메타 텐서이며 저장소가 없다는 것을 의미합니다. |
Contributor
Author
|
Review 주셔서 감사합니다. 말씀해주신 부분 수정하여 commit 했습니다! |
ganghe74
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Jan 28, 2024
ganghe74
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ganghe74
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앙상블도 지원하는 건 처음 알았네요, 번역하시느라 고생 많으셨습니다 !
번역에 큰 문제는 없는 것 같습니다.
| # 일반적으로, ``vmap`` 을 사용한 벡터화는 for 문에서 함수를 실행하는 것보다 | ||
| # 빠르며 수동 일괄 처리와 비슷한 속도를 냅니다. 하지만 특정 연산에 대해 ``vmap`` 규칙을 | ||
| # 구현하지 않았거나 기본 커널이 구형 하드웨어(GPUs)에 최적화되지 않은 경우와 같이 | ||
| # 몇 가지 예외가 있습니다. 이러한 경우가 발견되면, Github에 이슈를 생성해서 알려주시기 바랍니다. |
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매우 사소한 요소인데, Github => GitHub 이 맞는 표기입니다.
Contributor
Author
|
앗, 꼼꼼히 review 해주셔서 감사합니다! 말씀해주신 부분 수정 완료했습니다. |
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intermediate_source/ensembling.py 를 번역했습니다.