"PyTorch Expert Exchange"라는 제목은 PyTorch 커뮤니티의 전문가들이 참여하는 토론이나 발표 시리즈를 의미합니다. 아래는 이러한 행사에서 다루어질 수 있는 주요 내용입니다:

PyTorch Expert Exchange

PyTorch Expert Exchange는 머신 러닝과 딥 러닝 분야의 전문가들이
PyTorch와 관련된 지식, 경험 및 발전을 공유하는 세션 시리즈입니다.
이러한 교류에서 다룰 수 있는 몇 가지 핵심 포인트는 다음과 같습니다:

PyTorch 개요
- PyTorch는 머신 러닝과 딥 러닝을 위한 프레임워크로,
모델 개발에 필요한 기본 요소들을 제공합니다.
여기에는 데이터 세트, 데이터 로더 클래스 및 더 빠른 훈련을 위한 도구가 포함됩니다.

고급 주제
- 논의의 주제는 분산 훈련을 위한 기술인 Fully Sharded Data Parallel (FSDP)
와 같은 고급 주제 및 효율적인 생성 모델, 희소 분산 추론,
특정 하드웨어 플랫폼(예: Arm Neoverse, NVIDIA Tensor Cores)에 대한 최적화 등을 포함할 수 있습니다.

모델 개발 및 훈련
- 전문가들은 PyTorch를 사용하여 모델을 구축하는 방법에 대해 자세히 설명할 수 있습니다.
여기에는 레이어 정의, 활성화 함수, 손실 함수 및 최적화 기법이 포함됩니다.
또한 배치 처리, 데이터 셔플링, 모델 성능 평가 등 훈련 과정에 대해서도 논의할 것입니다.

커뮤니티 및 기여
- 이 교류는 IBM, NVIDIA, Meta와 같은 주요 기술 기업들이 기여하는
활발한 PyTorch 커뮤니티를 강조할 수 있습니다.
개인이 프로젝트에 기여하는 방법, 주간 오피스 아워 참여,
좋은 첫 번째 이슈 찾기 및 멘토와의 작업에 대해서도 다룰 것입니다.

최신 개발 및 도구
- 발표에서는 Mac 플랫폼을 위한 MPS 백엔드 개선, PyTorch 코드에 대한 리너인 TorchFix,
새로운 ONNX 변환기 등 PyTorch의 최신 도구 및 기능에 관한 업데이트가 포함될 수 있습니다.
또한 Torch-TensorRT와 Dynamo 및 PyTorch/XLA SPMD를 통한 대규모 분산 훈련 가속화에 대한 논의가 있을 수 있습니다.

실제 응용 프로그램
- 세션에서는 PyTorch의 실제 응용 프로그램과 실제 사례에 초점을 맞춰
모델 내보내기를 간소화하고, 엣지에서 효율적인 추론을 수행하며,
특정 하드웨어 기능을 활용하여 성능을 최적화하는 방법을 논의할 수 있습니다.

전반적으로 PyTorch Expert Exchange는 전문가들이
PyTorch 생태계 내에서 심층적인 지식, 모범 사례 및 새로운 발전을
공유하는 플랫폼 역할을 합니다.