소프트웨어 개구리

유발 하라리의 저서 『넥서스』는 인류 역사에서 정보 네트워크의 역할과 그 영향력을 심도 있게 탐구한 작품입니다. 아래는 이 책의 주요 구절과 핵심 내용을 정리한 것입니다:

1. 정보의 본질과 역할:
• “정보는 진실과 딱히 관련이 없으며, 정보가 역사에서 하는 역할은 실존하는 현실을 그대로 재현하는 것이 아니다. 오히려 정보가 하는 일은 별개의 것들을 하나로 묶어서 연인이든 제국이든 새로운 현실을 만들어내는 것이다.” 

2. 정보 네트워크의 위험성:
• “인공지능이 초래할 두 가지 위험을 경고한다. 첫째는 통제 불능의 인공지능이다. 자율적으로 진화하는 인공지능이 스스로의 목적을 위해 행동한다면 인류에게 재앙이 될 수 있다. 둘째는 인공지능을 독점한 소수에 의한 전체주의의 위험이다.” 

3. 자가 성찰 메커니즘의 중요성:
• “자가 성찰 메커니즘은 자신이 불완전함을 인정하고 스스로의 잘못을 깨달으며 올바른 방향으로 나아가고자 함을 뜻합니다.” 

   4. AI와 정보 네트워크의 미래:
• “AI가 우리가 정보와 상호작용하는 방식을 재정의할 수 있다. AI 시스템이 우리 생활에 더욱 통합됨에 따라 대규모 네트워크 전반의 협력이 향상될 수 있지만, 조작과 통제의 위험도 있다.”

   5. 민주주의와 전체주의의 정보 활용:
• “전체주의 체제에서는 정보 흐름을 중앙에 집중시키고 질서 유지를 위해 진실을 억누르는 데 사용된다. 반면 민주주의 체제에서는 정보 흐름을 더 많은 기관과 개인에게로 분산하고 자유로운 진실 추구를 장려하는 데 사용된다.” 

PyTorch에서 학습된 모델을 저장하는 방법은 크게 state dictionary를 저장하는 방법과 모델 전체를 저장하는 방법이 있습니다. 두 방법 모두 모델을 저장하고 불러오는 데 사용되지만, 저장 형태와 유연성에서 차이가 있습니다.

1. 모델의 State Dictionary 저장

• 설명:
  • 모델의 state dictionary는 모델의 **가중치(weight)**와 바이어스(bias) 같은 학습된 파라미터들을 저장한 Python 사전(dictionary)입니다.
  • 모델 구조는 저장하지 않고, 학습된 파라미터만 저장합니다.
  • 다른 모델 구조에 파라미터를 재사용하거나, 코드 내에서 모델 클래스를 따로 정의해야 하는 경우에 적합합니다.

import torch

# 예제 모델 정의
model = MyModel()  # MyModel은 사용자 정의 모델 클래스
torch.save(model.state_dict(), 'model_state.pth')

# 모델 불러오기
model = MyModel()  # 동일한 모델 클래스를 다시 선언
model.load_state_dict(torch.load('model_state.pth'))
model.eval()  # 평가 모드로 전환

• 장점:
  • 저장 파일이 상대적으로 작음.
  • 모델 구조를 유연하게 변경하거나 수정 가능.
  • 다른 모델 구조에 일부 파라미터만 로드 가능.
• 단점:
  • 저장된 파일만으로는 모델 구조를 알 수 없으므로, 모델 클래스를 다시 정의해야 함.

2. 모델을 통째로 저장

• 설명:
  • 모델의 state dictionary뿐만 아니라 모델의 구조(클래스 정의)까지 모두 저장합니다.
  • 저장된 파일만으로 모델을 불러오고 바로 사용할 수 있습니다.

import torch

# 예제 모델 정의
model = MyModel()  # MyModel은 사용자 정의 모델 클래스
torch.save(model, 'model_complete.pth')

# 모델 불러오기
model = torch.load('model_complete.pth')
model.eval()  # 평가 모드로 전환

• 장점:
  • 저장된 파일만으로 모델 구조와 파라미터를 함께 로드할 수 있음.
  • 사용이 간단하고 직관적.
• 단점:
  • 저장 파일 크기가 더 큼.
  • 모델 구조를 저장하므로, PyTorch 버전 간 호환성이 떨어질 수 있음.
  • 모델 클래스 코드가 변경되면 불러오기가 어려울 수 있음.

우분투 버전을 콘솔창에 출력하기 위한 명령어입니다.

명령어는 lsb_release 입니다.

이것은 Linux Stadard Base (LSB) release의 약자입니다.

의미를 해석하면 '리눅스 표준의 배포본' 이라는 뜻입니다.

이 명령어는 여러 개의 옵션들과 조합해서 사용이 가능합니다.

-a 옵션: all 뜻으로 모든 정보를 표시하므로, 간단히 이것만 사용해도 충분합니다.

lsb_release -a

출력결과는 아래와 같습니다.