들어가며 
torch.compile()은 PyTorch 모델을 최적화하는 데 사용되는 도구로, 다양한 모델 아키텍처를 지원합니다. 이 도구는 PyTorch의 전통적인 nn.Module 정의뿐만 아니라 역전파와 최적화 과정도 컴파일할 수 있습니다. 그러나 모든 모델이 즉시 torch.compile과 호환되는 것은 아니며, 일부 모델은 추가적인 작업이 필요할 수 있습니다. 이번에 Team PyTorch에서 공개한 문서 및 Webinar에서는 torch.compile()의 기능과 한계를 명확히 설명하고, 각 상황에 맞는 해결 방법을 제공합니다.
torch.compile은 복잡한 모델이나 특정한 방식으로 작성된 코드에서도 적용될 수 있습니다. 모델이 단순한 경우는 대부분 별다른 수정 없이 잘 작동하지만, 복잡한 경우에는 일부 코드 수정이나 PyTorch 개발자와의 협업이 필요할 수 있습니다. 이 매뉴얼은 torch.compile을 사용하면서 발생할 수 있는 다양한 문제와 그 해결책을 다루고 있어, 사용자가 겪을 수 있는 어려움을 최소화하는 데 도움을 줍니다.
torch.compile: The Missing Manual Webinar 영상
매뉴얼 내용 소개
torch.compile: The Missing Manual은 torch.compile을 사용할 때 모델이 직면할 수 있는 세 가지 주요 범주(regime)를 설명합니다.
첫 번째 범주인 "그냥 작동함(It just works)"은 모델이 단순하거나 torch.compile을 염두에 두고 작성된 경우로, 이 경우 컴파일 과정이 원활하게 진행됩니다.
두 번째 범주인 "조금만 손보면 작동함(It works with a little work)"은 복잡성이 약간 더 높은 모델을 의미하며, 이러한 모델은 써드파티 라이브러리를 포함하거나 표준적인 방식에서 약간 벗어난 기능을 포함할 수 있습니다. 이 경우 일부 코드를 다시 작성하거나 컴파일러 버그를 해결하는 데 약간의 시간이 필요할 수 있지만, 전체적인 과정은 관리할 수 있는 수준입니다.
세 번째이자 가장 어려운 범주는 "고생길이 예상됨(It’s going to be a slog)"으로, 분산 통신을 캡처하거나 희소성(sparsity)을 활용하는 등 비정상적인 작업을 수행하는 모델을 포함합니다. 이러한 모델의 경우, 상당한 작업이 필요할 수 있으며, PyTorch 팀과의 깊은 협력을 통해 성능 개선을 이끌어 내야 할 수도 있습니다.
이 매뉴얼은 PyTorch의 버그부터 사용자가 신경 써야 할 복잡한 문제들에 이르기까지 발생할 수 있는 어려움에 대해 사용자에게 안내합니다. 이 가이드는 PyTorch의 내부 구조에 익숙하지 않지만 자신의 모델에 대해 잘 알고 있으며, GitHub을 통해 PyTorch 개발자들과 소통할 준비가 된 기술 사용자들을 대상으로 합니다. 이 매뉴얼은 처음부터 끝까지 읽어야 하는 것이 아니라, 발생하는 문제를 해결하는 데 필요한 부분을 참고하는 용도로 사용할 수 있습니다.
torch.compile: The Missing Manual 보러가기
이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. 
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