Cog 시작하기

Cog는 Replicate가 만든 머신러닝용 컨테이너 도구예요. ML 모델을 Docker 컨테이너로 패키징해서, 어디서든 같은 환경으로 실행할 수 있게 해 줘요. 그래서 "이 모델 코드를 걷는 곳마다 똑같이 돌게 하자"는 문제를 푸는 도구예요.

출처: https://cog.run/

왜 모델마다 컨테이너가 필요한가요

딥러닝 모델은 파이썬 버전, CUDA, cuDNN, 라이브러리 의존성이 제각각이라 환경 재현이 어려워요. Cog는 cog.yaml 하나로 이 환경을 선언하면, 그대로 Docker 이미지를 빌드해 주는 방식이라 환경 문제를 근본적으로 없애요.

모델 하나의 구성

Cog 모델은 전형적으로 이렇게 생겼어요.

my-model/
├── cog.yaml          # 환경 구성
├── predict.py        # Predictor 클래스
└── weights/          # 모델 가중치 (선택, 내려받아도 됨)

cog.yaml이 런타임 환경을 선언하고,
predict.py가 예측 로직을 담고,
weights/에 모델 가중치를 둬요.

주요 명령

Cog의 핵심 명령은 이래요.

cog init       # 주석 달린 cog.yaml 생성
cog build      # Docker 이미지 빌드
cog run        # 컨테이너에서 명령 실행
cog predict    # 모델 예측 실행
cog push       # 레지스트리로 이미지 푸시

cog init으로 시작해서 cog predict로 검증하고, cog push로 배포하는 흐름이 일반적이에요.

더 알아보기

환경 정의는 «cog.yaml 이해하기»에서 다뤄요.
예측 로직은 «Predictor로 예측 정의하기»를 보세요.
처음 모델을 만들기 시작하려면 «첫 모델 만들기»를 확인하세요.