MLOps Academy · 강의

난수 시드로 반복 가능한 실행 만들기

NumPy, PyTorch, Python 전반에서 난수 시드를 제어하세요.

레슨 3/413개 단계

난수 시드로 반복 가능한 실행 만들기은(는) CoddyKit의 무료 MLOps Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 MLOps Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

실행 결과가 달라지는 이유

ML은 섞기, 분할, 가중치 초기화에 무작위성을 사용합니다. 두 번 실행하면 서로 다른 모델을 얻게 됩니다. 시드 설정을 하면 무작위 결과를 반복할 수 있습니다. 🎲

시드란 무엇인가요?

seed는 난수 생성기의 시작 숫자입니다. 같은 시드를 입력하면 같은 순서의 난수가 출력됩니다.

순수 Python에 시드 설정하기

Python 자체의 random 모듈에서는 random.seed가 필요합니다. 그래야 일반 Python에서 수행하는 섞기 작업을 재현할 수 있습니다.

import random
random.seed(42)

NumPy에 시드 설정하기

대부분의 데이터 작업은 NumPy를 거치므로 np.random.seed를 설정하여 배열 섞기와 샘플링 결과를 고정하십시오.

import numpy as np
np.random.seed(42)

PyTorch에 시드 설정하기

딥러닝 초기화와 드롭아웃은 PyTorch의 생성기를 사용하므로 모델을 만들기 전에 torch.manual_seed를 호출하십시오.

import torch
torch.manual_seed(42)

GPU를 잊지 않기

CUDA에는 자체 난수 상태가 있으므로 별도로 시드를 설정해야 합니다. cuda.manual_seed_all은 모든 GPU 장치를 한 번에 처리합니다.

torch.cuda.manual_seed_all(42)

scikit-learn 분할에 시드 설정하기

train_test_split과 같은 함수에 random_state를 전달하면 매번 동일한 행이 같은 분할에 들어갑니다.

train_test_split(X, y, random_state=42)

모든 작업을 처리하는 도우미 하나 만들기

모든 시드 호출을 하나의 set_seed 함수로 묶으십시오. 시작할 때 한 번 호출하면 빠뜨리는 항목이 없습니다.

def set_seed(s):
    random.seed(s)
    np.random.seed(s)
    torch.manual_seed(s)

결정적 커널 강제하기

일부 GPU 커널은 시드를 설정한 후에도 무작위로 동작합니다. PyTorch에서 결정적 모드를 켜서 수학 연산을 반복 가능하게 만드십시오.

torch.use_deterministic_algorithms(True)

시드 기록하기

실행 기록과 함께 사용한 시드 값을 항상 저장하십시오. 재현할 수 없는 결과는 신뢰할 수 없습니다.

재현 가능하지만 하드웨어가 같지는 않음

시드를 사용해도 서로 다른 하드웨어나 라이브러리 버전에서는 결과가 달라질 수 있습니다. 완전히 반복 가능한 결과를 얻으려면 이것들도 고정하십시오.

빠른 확인

Python과 NumPy에는 시드를 설정했지만 PyTorch 모델의 결과는 여전히 달라집니다. 무엇을 빠뜨렸을까요?

인터랙티브 레슨에서 답해보세요

복습

Python, NumPy, PyTorch, CUDA, sklearn 등 모든 무작위성의 원인에 시드를 설정하고, 반복 가능한 실행을 위해 시드를 기록하는 방법을 배웠습니다. 🔁

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코스: 30
레슨: 120

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자주 묻는 질문

“난수 시드로 반복 가능한 실행 만들기” 강의는 무료인가요?

네 — “난수 시드로 반복 가능한 실행 만들기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 MLOps Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“난수 시드로 반복 가능한 실행 만들기”에서 뭘 배우나요?

NumPy, PyTorch, Python 전반에서 난수 시드를 제어하세요. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 MLOps Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

MLOps Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 MLOps Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다.

“난수 시드로 반복 가능한 실행 만들기” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 MLOps Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 MLOps Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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