머신러닝 프레임워크와 도구

Meta AI 연구팀(FAIR)에서는 PyTorch와 TensorFlow 외에도 자체 개발하여 오픈소스로 공개한 다양한 프레임워크 및 라이브러리를 제공하고 있습니다.

PyTorch
Facebook AI Research(FAIR)가 2016년에 출시한 동적 계산 그래프(dynamically-typed computational graph) 기반 딥러닝 프레임워크로, 연구 단계의 유연성과 프로덕션 단계의 안정성을 모두 고려해 설계되었습니다. 현재는 Meta의 AI 워크로드 대부분이 PyTorch로 구동됩니다[1].

Caffe2
원래 UC 버클리에서 시작된 Caffe 프로젝트를 기반으로 Facebook이 확장·최적화한 프레임워크로, 특히 모바일·임베디드 환경에서 경량화된 추론을 지원하도록 고안되었습니다. Facebook은 Caffe2Go라는 모바일 특화 버전을 함께 공개했습니다[2].

ONNX (Open Neural Network Exchange)
Facebook과 Microsoft가 공동 개발한 딥러닝 모델 교환 표준으로, 서로 다른 프레임워크 간에 모델을 손쉽게 변환하고 추론 파이프라인을 통합할 수 있게 해 줍니다[3].

Fairseq
FAIR에서 개발한 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-sequence) 학습용 툴킷으로, 번역·요약·언어 생성 연구에 널리 사용됩니다. PyTorch 기반이며, 모듈화된 구조로 다양한 모델 아키텍처 실험에 활용됩니다[4].

Detectron2
객체 검출(object detection)·분할(segmentation)을 위한 차세대 라이브러리로, Faster R-CNN·Mask R-CNN·Panoptic FPN 등 최첨단 알고리즘을 고성능·모듈화 구조로 구현하여 연구와 프로덕션에 모두 적용할 수 있도록 지원합니다[5].

PyText
자연어처리(NLP) 파이프라인 구축을 위해 FAIR가 공개한 프레임워크로, 문서 분류·시퀀스 태깅·다중 과제 학습(multi-task learning) 등에 최적화되어 있습니다. PyText는 PyTorch 1.0 기반이며, 초저지연·대규모 배포 환경을 염두에 두고 개발되었습니다[6].

ClassyVision
대규모 이미지·비디오 분류 모델의 학습을 위해 설계된 PyTorch 기반 엔드투엔드(end-to-end) 프레임워크로, Hydra 구성 관리(config management)와의 통합을 지원합니다[7].

Hydra
복잡한 실험 설정·구성 관리를 단일 YAML 파일로 처리할 수 있게 해 주는 라이브러리로, FAIR의 여러 프레임워크에서 통합되어 사용됩니다[4].

TorchServe
PyTorch 모델을 프로덕션 환경에서 손쉽게 서빙(serving)할 수 있도록 Meta와 AWS가 공동 개발한 서버리스 모델 서빙 툴킷으로, REST API·배치 엔드포인트·스케일링 기능을 제공합니다[8].

FAISS (Facebook AI Similarity Search)
수십억 개 이상의 벡터에 대한 유사도 검색과 클러스터링을 고속으로 수행할 수 있는 라이브러리로, CPU·GPU 양쪽 모두에서 대규모 벡터 검색을 효율적으로 지원합니다[9].

이처럼 Meta는 PyTorch 하나만이 아니라, Caffe2, ONNX, Fairseq, Detectron2, PyText 등 다양한 프레임워크와 도구를 개발·공개하여 AI 연구와 프로덕션 환경을 폭넓게 지원하고 있습니다.

출처
[1] Facebook is moving all of its AI models to the open-source PyTorch framework – SiliconANGLE https://siliconangle.com/2021/06/02/facebook-moving-ai-models-open-source-pytorch-framework/
[2] Unlocking the Power of Caffe2: Facebook’s Open Source Deep Learning Framework – fxis.ai https://fxis.ai/edu/unlocking-the-power-of-caffe2-facebooks-open-source-deep-learning-framework/
[3] Facebook and Microsoft introduce new open ecosystem for … https://research.facebook.com/blog/2017/9/facebook-and-microsoft-introduce-new-open-ecosystem-for-interchangeable-ai-frameworks/
[4] Reengineering Facebook AI’s deep learning platforms for interoperability https://ai.meta.com/blog/reengineering-facebook-ais-deep-learning-platforms-for-interoperability/
[5] PyTorch https://ai.meta.com/tools/pytorch/
[6] Meta AI Open Source: Tools & Insights – BytePlus https://www.byteplus.com/en/topic/536942
[7] bharathgs/Awesome-pytorch-list – GitHub https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list
[8] Examples – Nevergrad for machine learning https://facebookresearch.github.io/nevergrad/machinelearning.html
[9] Facebook’s open-source natural language processing framework https://sdtimes.com/ai/facebooks-open-source-natural-language-processing-framework/
[10] Resources – AI at Meta https://ai.meta.com/resources/
[11] Our Approach to Frontier AI – About Meta https://about.fb.com/news/2025/02/meta-approach-frontier-ai/
[12] PyTorch builds the future of AI and machine learning at Facebook https://ai.meta.com/blog/pytorch-builds-the-future-of-ai-and-machine-learning-at-facebook/
[13] torchmeta https://pypi.org/project/torchmeta/
[14] facebookresearch/ClassyVision: An end-to-end PyTorch … – GitHub https://github.com/facebookresearch/ClassyVision
[15] Awesome-pytorch-list | Ecosyste.ms https://awesome.ecosyste.ms/lists/bharathgs%2Fawesome-pytorch-list
[16] wftdly001/Awesome-pytorch-list-CNVersion – Gitee https://gitee.com/wftdly001/Awesome-pytorch-list-CNVersion?skip_mobile=true
[17] Detectron2: A PyTorch-based modular object detection library https://ai.meta.com/blog/-detectron2-a-pytorch-based-modular-object-detection-library-/
[18] PyTorch | Meta Open Source https://opensource.fb.com/projects/pytorch/
[19] What is Tensor Comprehensions? https://facebookresearch.github.io/TensorComprehensions/introduction.html
[20] Positioning of TC in ML Software stacks https://facebookresearch.github.io/TensorComprehensions/ml_with_tc.html
[21] Facebook open-sources PyText NLP framework | TechCrunch https://techcrunch.com/2018/12/14/facebook-open-sources-pytext-natural-language-processing-framework/
[22] 20 Open Source Tools I Recommend to Build, Share, and Run AI Projects https://dev.to/kitops/20-open-source-tools-i-recommend-to-build-share-and-run-ai-projects-4ncg
[23] Open-source Resources for Meta-gen AI | Restackio https://www.restack.io/p/open-source-ai-trials-answer-meta-gen-ai-cat-ai
[24] Caffe2: Portable High-Performance Deep Learning Framework from … https://developer.nvidia.com/blog/caffe2-deep-learning-framework-facebook/
[25] tristandeleu/pytorch-meta: A collection of extensions and … – GitHub https://github.com/tristandeleu/pytorch-meta
[26] package_list.txt – SourceCode.AI https://cdn.sourcecode.ai/pypi_datasets/01.11.2020/package_list.txt
[27] vault/best-of-ml-python: https://gitflic.ru/project/vault/best-of-ml-python
[28] Getting started | Hydra https://facebookresearch.github.io/hydra/docs/intro/
[29] Open Optimization Competition 2020 — nevergrad documentation https://facebookresearch.github.io/nevergrad/opencompetition2020.html