아이비 프로젝트 소개

프로젝트 개요

아이비(Ivy)는 머신러닝(ML) 코드를 다양한 프레임워크 간에 변환하는 과정을 간소화하고, 동시에 완전한 기능성을 유지하는 것을 목표로 하는 오픈 소스 프로젝트입니다. 아이비를 통해 사용자는 PyTorch, TensorFlow 등 네이티브 프레임워크에서 최적화된 그래프 기반 모델과 기능을 쉽게 생성할 수 있습니다.

주요 기능

• 코드 변환: 아이비의 트랜스파일러(transpiler)는 사용자가 모델, 도구 및 라이브러리를 포함하여 다양한 ML 프레임워크 간에 코드를 변환할 수 있도록 합니다.
• 그래프 기반 모델 생성: ivy.trace_graph를 사용하여 사용자는 모든 네이티브 프레임워크에서 최적화된 그래프 기반 모델과 함수를 생성할 수 있습니다.

설치 방법

• pip를 사용한 설치: 가장 간단한 설치 방법은 pip를 사용하여 PyPI에서 아이비의 최신 버전을 설치하는 것입니다.
• 소스 코드로부터 설치: 사용자가 최신 변경 사항을 활용하고 싶다면 아이비의 GitHub 저장소에서 소스 코드를 설치할 수 있습니다. 하지만 이 방법은 모든 기능이 예상대로 작동한다는 보장을 제공하지 않을 수 있습니다.

지원하는 프레임워크

아이비는 현재 다음 프레임워크 간의 변환을 지원합니다.

• PyTorch
• TensorFlow
• JAX
• NumPy

아이비 팀은 더 많은 프레임워크에 대한 지원을 추가하기 위해 끊임없이 노력하고 있으며, 사용자는 아이비의 Discord 서버에서 지원을 원하는 소스/대상 프레임워크를 제안할 수 있습니다.

빠른 시작

• Quickstart 노트북 확인: 아이비는 사용자가 아이비의 주요 기능과 사용법을 빠르게 이해할 수 있도록 Quickstart 노트북을 제공합니다.
• 예제 확인: 아이비의 예제 페이지에는 PyTorch, JAX, TensorFlow 및 NumPy 간에 코드를 변환하는 방법을 보여주는 여러 모델 및 라이브러리의 변환 예제가 포함되어 있습니다.

아이비 사용

아이비는 사용자가 아이비 사용을 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 예제 코드를 제공합니다. 사용자는 아이비의 예제 페이지에서 아이비의 더 많은 사용 사례를 보여주는 더 광범위한 데모 및 튜토리얼을 찾을 수 있습니다.

아이비의 작동 원리

아이비는 트랜스파일러로서 사용자가 한 줄의 코드를 추가하여 다른 프레임워크(또는 동일한 프레임워크의 다른 버전)의 코드를 사용할 수 있도록 합니다. 아이비의 트랜스파일러는 제공된 입력이 클래스/함수인지 모듈(라이브러리)인지에 따라 적극적으로(eagerly) 또는 느리게(lazily) 코드 변환을 수행할 수 있습니다.

문서 및 기여

• 문서: 사용자는 아이비의 Docs 페이지에서 API 참조, 사용 가이드 등을 포함한 자세한 문서를 찾을 수 있습니다.
• 기여: 아이비는 코드 작성, 버그 수정 또는 피드백 공유 등 모든 사용자의 기여를 환영합니다. 사용자는 아이비의 Open Tasks 페이지에서 완료해야 할 작업을 확인하고 Contributing 가이드에서 자세한 정보를 확인할 수 있습니다.

인용

사용자가 아이비를 사용하여 작업을 수행하는 경우, 아이비 및 다른 오픈 소스 프로젝트에 대한 지원과 감사를 표하기 위해 참고 문헌에 아이비의 관련 논문을 포함하는 것을 잊지 마십시오.