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Deep Java Library (DJL)는 자바 개발자를 위해 설계된 오픈 소스, 고수준의 딥러닝 프레임워크입니다. 이 라이브러리는 엔진에 종속되지 않아(engine-agnostic) TensorFlow, PyTorch 등 다양한 백엔드를 유연하게 사용할 수 있습니다. 기존 자바 지식만으로 모델 구축, 학습, 배포가 가능하며, 하드웨어에 따라 CPU/GPU를 자동 선택합니다.
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Deep Java Library (DJL)는 딥러닝을 위한 오픈 소스, 고수준(high-level), 엔진 비종속적(engine-agnostic) 자바 프레임워크입니다. DJL은 자바 개발자가 시작하기 쉽고 사용하기 간단하도록 설계되었습니다. DJL은 네이티브 자바 개발 경험을 제공하며 다른 일반적인 자바 라이브러리와 같은 기능을 수행합니다.
머신러닝/딥러닝 전문가일 필요가 없습니다. 기존의 자바 전문 지식을 활용하여 머신러닝과 딥러닝을 학습하고 사용할 수 있습니다. 선호하는 IDE를 사용하여 모델을 구축(build), 학습(train), 배포(deploy)할 수 있습니다. DJL은 이러한 모델들을 자바 애플리케이션에 통합하기 쉽게 만듭니다.
DJL이 딥러닝 엔진 비종속적이기 때문에, 프로젝트를 생성할 때 엔진 간의 선택을 할 필요가 없습니다. 어느 시점에서든 엔진을 전환할 수 있습니다. 최고의 성능을 보장하기 위해 DJL은 또한 하드웨어 구성에 따라 자동 CPU/GPU 선택 기능을 제공합니다.
DJL의 인체공학적(ergonomic) API 인터페이스는 딥러닝 작업을 수행하는 데 있어 모범 사례를 안내하도록 설계되었습니다.
다음 의사 코드(pseudocode)는 추론(inference) 실행을 보여줍니다:
// 사용자 예시: 모델 동물원에서 사전 학습된 모델을 사용한다고 가정하고, 로드하기만 하면 됩니다.
Criteria<Image, Classifications> criteria =
Criteria.builder()
...
다음 의사 코드는 학습(training) 실행을 보여줍니다:
// 내장된 블록으로 신경망을 구성합니다.
Block block = new Mlp(28 * 28, 10, new int[] {128, 64});
...
소스 코드를 이용해 빌드하려면, 먼저 코드를 체크아웃(check out)해야 합니다.
로컬에 코드를 체크아웃한 후에는 Gradle을 사용하여 다음과 같이 빌드할 수 있습니다:
# Linux/macOS의 경우:
./gradlew build
...
빌드 속도를 높이려면, 단위 테스트(unit tests)를 건너뛰는 다음 명령어를 사용할 수 있습니다:
# Linux/macOS의 경우:
./gradlew build -x test
...
소스 프로젝트를 Eclipse로 가져오는 방법:
# Linux/macOS의 경우:
./gradlew eclipse
...
Eclipse에서:
파일(file) -> 가져오기(import) -> Gradle -> 기존 Gradle 프로젝트(existing gradle project)
참고: 워크스페이스 텍스트 인코딩 설정은 UTF-8로 지정해 주세요.
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