deeplearning38 pandas GPU 서버에서 데이터 전처리 속도 높이는 법 Pandas 기반으로 DataFrame을 읽고 전처리하는 과정에서 서버가 과부하되는 문제를 해결하려면 GPU를 활용한 병렬 처리와 메모리 최적화가 필요합니다.현재 문제를 해결할 수 있는 효율적인 GPU 기반 데이터 처리 방법 4가지를 소개합니다.✅ 1. CuDF (Pandas의 GPU 버전)로 변환하여 처리 속도 향상Pandas는 기본적으로 CPU 기반이므로, GPU 최적화된 CuDF를 사용하면 10배 이상 빠르게 처리할 수 있습니다.import cudf# Pandas DataFrame을 CuDF로 변환 (GPU 메모리로 로드)df = pd.read_csv("data.csv") # 기존 방식 (CPU)gdf = cudf.DataFrame.from_pandas(df) # GPU 변환# GPU에서 데이터.. 2025. 3. 11. TensorFlow와 PyTorch 모델 변환 및 서빙 프레임워크 이해 개발환경에서 모델 돌리는 것과, 상용환경에서 제한된 스펙 내에서 모델 돌리는 것과 정말 차원이 다른 문제...처음에 모델 돌릴 때 상용환경 고려없이 framework 선택한 것이 문제가 되는 것 같다. ;; 밤새 자료출처 : TensorFlow와 PyTorch 모델 변환 및 서빙 프레임워크 이해TensorFlow와 PyTorch 모델 변환 및 서빙 프레임워크에 대한 이해와 실무 팁을 제공합니다. 모델 변환 과정에서 발생할 수 있는 문제와 이를 해결하기 위한 방법도 다룹니다.f-lab.kr모델 변환과 서빙 프레임워크의 중요성머신러닝 모델을 개발한 후, 이를 실제 서비스에 적용하기 위해서는 모델 변환과 서빙 프레임워크에 대한 이해가 필수적입니다. 특히 TensorFlow와 PyTorch는 각각의 파일 .. 2025. 3. 11. 파이토치 한번에 끝내기 PyTorch Full Tutorial Course https://www.youtube.com/watch?v=k60oT_8lyFw&t=1079s colab https://www.youtube.com/redirect?event=video_description&redir_token=QUFFLUhqbmkzUEF5Ti10MFBhNUF4YUFGSGZSNGNCYXBpUXxBQ3Jtc0trTzlTamdRYWlxb1Btazlwa2N4RW9Ka1VVTk00cURWUTZ5SE12NFA4S2RGOEt4dUM3YXd5bmU4NmtrV3VNRkdxYUI3bHpFUE1OM0tXdnpNYW1acmVzVE5mTjVHU2t6aEhCVWEzQ1BvYnFVclU5MjJ1cw&q=https%3A%2F%2Fcolab.research.google.com%2Fdrive%2F1dTWN0jiVIWc.. 2024. 12. 16. 텐서플로우 - ECG 심전도 이상탐지 LSTM by keras https://youtu.be/AYqhQhHtMd0?si=3xjzUsHR-ajuZSfWhttps://youtu.be/9KiYaZSUqMk?si=2bJnsHAcrqP8VHW6 https://youtu.be/2vQlfzziIJ0?si=DzhPo1sT36e3uqrF 2024. 9. 19. 이전 1 2 3 4 ··· 10 다음