점진적 파노라마 생성 모델 학습: H100 GPU와 Backend.AI로 시작하기

360° 파노라마 이미지는 VR, 게임, 건축 시각화 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 하지만 고해상도 파노라마 이미지를 생성하는 것은 높은 컴퓨팅 자원과 효율적인 학습 전략이 필요합니다. 이번 포스팅에서는 점진적 파노라마 생성 모델을 학습하는 방법을 소개하고, NVIDIA H100 GPU와 Backend.AI 환경에서 이를 실행하는 최적화된 접근법을 공유합니다.

점진적 학습이란?

점진적 학습(progressive training)은 모델을 낮은 해상도에서 시작해 점차 높은 해상도로 학습시키는 기법입니다. 이는 다음과 같은 장점을 제공합니다:

• 메모리 효율성: 초기에는 작은 이미지로 학습하므로 GPU 메모리 사용량이 적습니다.
• 학습 안정성: 낮은 해상도에서 모델이 기본적인 특징을 먼저 학습한 뒤, 세부적인 디테일을 점진적으로 익힙니다.
• 시간 효율성: 초기 단계에서 빠르게 학습하며, 점차 복잡한 패턴을 다룹니다.

우리의 목표는 Stable Diffusion 기반의 파노라마 생성 모델을 학습시켜, “열대 해변의 황금빛 석양” 같은 프롬프트로 고품질 360° 이미지를 생성하는 것입니다.

학습 환경 설정: H100 GPU와 Backend.AI

H100 GPU의 강점

NVIDIA H100은 최신 데이터센터 GPU로, 높은 메모리 대역폭과 FP16/BF16 혼합 정밀도를 지원합니다. 이를 활용하면 대규모 딥러닝 모델을 효율적으로 학습할 수 있습니다. 주요 특징:

• 대용량 메모리: 최대 141GB HBM3 메모리로 고해상도 이미지 처리에 적합.
• 혼합 정밀도: BF16은 FP16보다 수치 안정성이 뛰어나며, H100에서 최적화됨.
• 고속 연산: 높은 TFLOPS로 학습 시간을 단축.

Backend.AI 설정

Backend.AI는 클라우드 기반의 AI 학습 플랫폼으로, 웹 터미널을 통해 H100 GPU에 접근할 수 있습니다. 하지만 웹 터미널에서는 화면 로그 캡처가 어려울 수 있으므로, 로그를 파일에 저장하는 것이 중요합니다. 이를 위해 logging 모듈을 사용해 콘솔과 파일에 동시에 로그를 기록하도록 설정했습니다.

학습 코드 구조

우리의 학습 코드는 PyTorch와 Hugging Face의 diffusers 라이브러리를 기반으로 합니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

1. 데이터셋 준비:
   • metadata.jsonl 파일에서 이미지 경로와 프롬프트를 로드.
   • torchvision.transforms로 이미지 리사이징, 증강(수평 플립, 색상 조정 등) 적용.
   • 커스텀 PanoramaDataset 클래스로 메모리 효율적인 데이터 로딩.
2. 모델 구성:
   • VAE (Variational Autoencoder): 이미지 데이터를 잠재 공간으로 압축 (stabilityai/sd-vae-ft-mse).
   • 텍스트 인코더: 프롬프트를 임베딩으로 변환 (openai/clip-vit-large-patch14).
   • UNet: 노이즈 예측을 위한 핵심 모델, 해상도별로 채널 수 조정.
   • 스케줄러: DDPM 스케줄러로 노이즈 추가/제거 과정 관리.
3. 점진적 학습 루프:
   • 초기 해상도(256×256)에서 시작해 목표 해상도(768×768)까지 3단계로 증가.
   • 각 단계마다 UNet을 새로 생성하거나 이전 가중치를 재사용.
   • 배치 크기는 해상도 증가에 따라 동적으로 감소 (예: 256×256 → 4, 768×768 → 1).
4. 최적화:
   • Accelerator로 혼합 정밀도 학습(BF16)과 그래디언트 누적 지원.
   • AdamW 옵티마이저와 코사인 학습률 스케줄러 사용.
   • 주기적인 메모리 정리(torch.cuda.empty_cache(), gc.collect()).
5. 로그 관리:
   • logging 모듈로 콘솔과 파일에 로그 기록.
   • 메모리 사용량(RAM, CUDA)과 학습 손실을 주기적으로 로깅.
   • 로그 파일은 output_dir/train_log_<timestamp>.log에 저장.

코드 개선 포인트

원본 코드를 검토하며 몇 가지 개선 사항을 적용했습니다:

1. 로그 캡처 문제 해결:
   • Backend.AI 웹 터미널에서 로그 캡처가 안 되는 문제를 해결하기 위해, 모든 로그를 파일에 저장하도록 설정.
   • 예: logging.basicConfig으로 파일 핸들러 추가, 타임스탬프 기반 로그 파일 생성.
2. 메모리 관리 강화:
   • 학습 중 GPU 메모리 누수를 방지하기 위해 10 스텝마다 torch.cuda.empty_cache() 호출.
   • psutil로 RAM과 CUDA 메모리 사용량 모니터링, 로그에 기록.
3. 에러 핸들링 개선:
   • 데이터 로딩 중 이미지 파일 손상이나 경로 오류를 try-except로 처리.
   • 학습 루프에서 예외 발생 시 학습을 중단하지 않고 로그 기록 후 계속 진행.
4. 성능 최적화:
   • 데이터 로더의 num_workers=0으로 설정해 멀티프로세싱 오버헤드 제거.
   • torch.no_grad()를 VAE와 텍스트 인코더에 적용해 불필요한 그래디언트 계산 방지.

H100에서 실행하기

H100 GPU에서 학습을 실행하려면 다음 명령어를 사용하세요:

python train_panorama_model.py --batch_size 4 --gradient_accumulation_steps 4 --mixed_precision bf16 --use_augmentations --learning_rate 2e-4 --epochs_per_stage 30

명령어 설명

• --batch_size 4: H100의 대용량 메모리를 활용해 배치 크기를 늘림.
• --gradient_accumulation_steps 4: 효과적인 배치 크기 16(=4×4)으로 메모리 효율성 유지.
• --mixed_precision bf16: H100에서 최적화된 BF16으로 수치 안정성과 속도 향상.
• --use_augmentations: 데이터 증강으로 모델 일반화 성능 개선.
• --learning_rate 2e-4: 큰 배치 크기에 맞춰 학습률 약간 상향.
• --epochs_per_stage 30: H100의 빠른 연산으로 더 많은 에포크 학습.

메모리 초과 시 대처

만약 CUDA out of memory 에러가 발생한다면:

• --batch_size를 2로 줄이거나 --gradient_accumulation_steps를 늘림.
• --target_resolution을 512로 낮춰 테스트.
• 로그 파일에서 메모리 사용량 확인 후 조정.

학습 결과 활용

학습이 완료되면 output_dir/final_model에 모델이 저장됩니다. 다음 코드로 파노라마 이미지를 생성할 수 있습니다:

import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline

model_path = "/home/work/.exdata98/panorama_model/final_model"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_path).to("cuda")
prompt = "equirectangular 360° VR, seamless stitching, tropical beach, turquoise water, golden sunset"
image = pipe(prompt, height=768, width=768).images[0]
image.save("panorama.png")

결론

점진적 파노라마 생성 모델 학습은 메모리 효율성과 학습 안정성을 모두 고려해야 하는 도전적인 작업입니다. H100 GPU와 Backend.AI를 활용하면 고해상도 이미지 생성을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 특히, 로그 파일 저장과 메모리 관리 최적화는 Backend.AI와 같은 클라우드 환경에서 필수적입니다.

이 포스팅에서 공유한 코드와 실행 명령어를 참고해, 여러분만의 파노라마 생성 모델을 학습해 보세요! 질문이 있다면 언제든 댓글로 남겨주세요.

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