Hugging Face에서 SAM 모델을 사용하여 Jozu 플랫폼에 배포하는 방법

프로그래밍/소프트웨어 개발

개발 툴

대상자

- AI 개발자, MLOps 엔지니어, 컴퓨터 비전 연구자

- 난이도: 중간 이상. 모델 배포와 CLI 도구 사용에 대한 기본 지식이 필요

- 주요 도움: Hugging Face에서의 모델 검색 및 Jozu 플랫폼을 통한 생산 환경 배포에 필요한 절차와 기술 제공

핵심 요약

• SAM (Segment Anything Model)은 1100만 개의 이미지와 11억 개의 마스크로 훈련된 고정밀 이미지 세그멘테이션 모델
• Jozu 플랫폼의 Hugging Face 모델 임포트 기능은 모델 배포 과정을 간소화하고 CLI 기반으로 모델을 로컬에서 실행할 수 있도록 지원
• SAM의 세 가지 주요 구성 요소: image encoder, prompt encoder, mask decoder

섹션별 세부 요약

1. SAM 모델의 개요

• Meta AI에서 개발한 Segment Anything Model (SAM)은 1100만 개의 이미지와 11억 개의 마스크로 훈련됨
• 세 가지 구성 요소: image encoder, prompt encoder, mask decoder
• Zero-shot 성능으로 인해 의료 영상, 자율 주행 등 다양한 분야에서 활용 가능

2. SAM 모델의 생산 환경 배포 문제점

• 모델 배포 복잡성과 프로덕션 인프라와의 통합 문제로 인해 실무 적용에 어려움
• Jozu 플랫폼은 이 문제를 해결하기 위한 MLOps 솔루션 제공

3. Jozu의 Hugging Face 모델 임포트 기능

• Hugging Face에서 모델을 직접 임포트 가능
• CLI 도구(kit-cli)를 통해 로컬에서 모델 실행 가능
• 사용 단계:

- Jozu 계정 및 Hugging Face 계정 생성

- "Add Repository" 버튼 클릭 후 Hugging Face 모델 링크 및 Access Token 입력

- 모델 임포트 완료 후 "sam-vit-base" 등 모델 확인

4. 로컬에서 SAM 모델 실행 방법

• CLI 도구 kit 설치 (예: brew install jozu/tap/kit, pip install kit-cli)
• 모델을 로컬에서 실행 가능하며, Docker보다 더 간편한 모델 중심 접근

결론

• Jozu 플랫폼은 Hugging Face에서 SAM 모델을 빠르게 임포트하고 로컬에서 실행할 수 있도록 지원
• CLI 도구(kit-cli)는 모델 배포와 실행 과정을 간소화하여 AI 개발자에게 유용한 MLOps 솔루션 제공
• 모델 임포트는 시간이 소요될 수 있으므로 이메일 알림을 통해 완료 상태를 확인해야 함