구글, 기계학습 플랫폼 ‘텐서플로 2.0’ 정식 출시

신규 ML 개발자 위해 접근성 낮추고 학습 성능 높여

컴퓨팅입력 :2019/10/01 11:01

올해 초 알파 버전으로 공개됐던 기계학습(ML) 플랫폼인 텐서플로의 2.0 버전이 정식 출시됐다.

텐서플로 2.0은 복잡했던 ML 사용 방법을 단순화해 접근성을 낮추고 확장성을 높인 것이 특징이다. 이번 버전 공개를 통해 인공지능(AI)과 ML의 저변을 확대할 수 있을지 주목받고 있다.

벤처비트 등 외신은 구글이 오픈소스 기계학습 플랫폼 텐서플로 2.0 정식 버전을 출시했다고 1일 밝혔다.

텐서플로.

텐서플로는 개발부터 배포까지 지원하는 포괄적인 생태계 조성을 목적으로 만들어진 플랫폼으로 높은 성능과 확장성을 강점으로 세계에서 가장 높은 점유율을 가지고 있다.

새롭게 출시한 텐서플로 2.0도 ML에 대한 접근성을 낮추고 확장성을 강화하는데 집중한 것이 특징이다.

먼저 초보 사용자의 혼란을 줄이려 머신러닝 모델을 만들고 훈련하기에 필요 고수준 API를 케라스(tf.Keras)를 표준으로 단일화했다.

슬림(Slim), 레이어(Layers) 등 다양한 고수준 API를 지원하던 방식에서 케라스로 통합한 것은 구글이 접근성을 낮추는 방향을 바꿨기 때문이다.

기존 버전은 다양한 분야의 전문 프로그래머를 위해 개발됐다면 2.0은 텐서플로로 처음 AI와 ML을 접하는 기업과 스타트업을 위한 방향으로 접근성을 낮췄다.

구글 측은 케라스를 텐서플로 2.0의 특수 기능을 모두 지원하며 이를 이용하면 파이썬 개발자라면 어렵지 않게 유연성과 성능 부분에서 손해 없이 ML 모델을 만들고 훈련 시킬 수 있다고 설명했다.

더불어 프로그래머 중 가장 많은 비중을 차지하는 자바스크립트 개발자도 AI 교육 및 추론을 사용할 수 있도록 자바스크립트 전용 ML 라이브러리 텐서플로제이에스(TensorFlow.js)도 선보인다.

또한 클라우드, 웹, 브라우저, 노드제이에스(Node.js), 모바일 및 임베디드 시스템을 포함한 다양한 런타임에서 모델을 실행할 수 있도록 세이브드모델(SavedModel)파일 형식으로 표준화했다.

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텐서플로 2.0은 AI에 주로 쓰이는 GPU의 성능 향상도 지원한다. 구글이 공개한 내용에 따르면 레즈넷-50 및 버트(BERT) 등 AI모델에서 최대 3배 빠른 교육 성능을 제공한다.

구글은 텐서플로 2.0에 대한 자세한 정보 및 실제 사례를 28일부터 31일까지 캘리포니아 산타클라라에서 개최하는 컨퍼런스 텐서플로 월드에서 발표할 것이라고 전했다.