Ludwig (선언형 딥러닝 프레임워크)

딥러닝 모델을 하나 만들려면 데이터 로더, 학습 루프, 분산 설정, 체크포인트 같은 인프라 코드를 짜느라 시간의 80%를 보내는 경우가 많아요. Ludwig는 이 흐름을 뒤집어요. 모델을 YAML로 선언하면 Ludwig가 나머지를 만들고 실행해줘요. 표·텍스트·이미지·오디오를 아우르는 커스텀 모델을 학습 루프를 직접 쓰지 않고도 만들고, fine-tune하고, 배포할 수 있어요.

이 카테고리에서는 첫 모델 학습, 설정(config)의 구조, 명령줄 인터페이스, 모델 서빙을 다뤄요.

출처: https://ludwig.ai/latest/

이 카테고리의 문서

모델 학습하기: YAML 설정 하나로 첫 모델 훈련해보기
설정 구조: input/output features·trainer·backend를 선언하는 config
명령줄 인터페이스: ludwig train·predict·serve 등 CLI 명령
서빙: 학습된 모델을 REST API·vLLM으로 제공하기

더 알아보기

Ludwig의 전체 문서는 공식 Ludwig Docs에서 이어서 볼 수 있어요.