한빛미디어

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

AI는 이제 개발자에게 선택이 아니라 그냥 흐름이 된 것 같다.

나 역시 AI 플랫폼을 개발하고, GPUaaS 형태로 인프라를 제공하는 일을 하다 보니 자연스럽게 PyTorch를 접하게 되었다. (PyTorch와 Tensorflow는 AI 개발자들에게 필수품이 되었더라)

다만, 나는 모델을 직접 만드는 사람은 아니기 때문에, 오히려 그 모델들이 잘 돌아가게 만드는 (조금은 바깥쪽에 있는) 개발자에 가깝다. GPU, 클러스터, 스케줄링, 데이터 이동과 같은 것들을 다루다 보면 모델이 어떻게 학습되는지는 알고는 있지만, 어디까지나 “알고 있는 수준”에 머무르게 된다. 그런데 이 책은 그 안쪽을 한 번 직접 들여다보게 만들고, 학습, 추론에 이어서 서빙에 이르기까지 다양한 분야를 알게 해주었다.

https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B2678586818

한빛미디어 온라인 플랫폼인 한빛+에서 전자책으로도 만나볼 수 있다. (위 링크 참조!)

책의 흐름은 어렵지 않다. 머신러닝이 무엇인지부터 시작해서 이미지, 텍스트, 시계열, 그리고 요즘 많이 이야기되는 LLM까지 자연스럽게 이어진다. 깊게 파고든다기보다는 하나씩 경험해보는 느낌에 가깝고, “이래서 GPU를 그렇게 쓰는구나”, “데이터 로딩이 왜 중요하지?” 같은 것들을 이해할 수 있었다. (사실 왜 파이토치를 써야하는지부터가 중요한 목적 아니겠는가)

생각해보면 이 책은 나 같은 사람보다는 아마 실제로 모델을 만들고 실험하는 AI 개발자들을 더 많이 떠올리고 쓴 책일 것이다. 코드를 직접 짜보고, 결과를 보고, 조금씩 개선해나가는 흐름이 그쪽에 더 잘 맞아있다.

개인적으로 좋았던 점은 예제 코드였다.Jupyter Notebook으로 제공되다 보니, Python이랑 환경만 깔고 바로 실행해볼 수 있었다.복잡하게 세팅할 필요 없이, 그냥 켜서 돌려보고, 조금 바꿔보고.그 과정 자체가 부담이 없었다.

원 저자의 github 로 들어가면 해당 예제코드들을 만나볼 수 있다.

https://github.com/lmoroney/PyTorch-Book-FIles/

- git clone을 통해 다운로드 받고, Jupyter Notebook으로 Cell별로 실행시키면 실행 결과를 실시간으로 볼 수 있다.

또 하나 좋았던 건, 이 책이 단순히 모델 만드는 데서 끝나지 않는다는 점이다.

서빙 이야기, 외부 모델 활용, LLM, RAG 같은 내용까지 자연스럽게 이어지고, Hugging Face 같은 생태계도 살짝 엿볼 수 있어서 “요즘 AI는 이런 식으로 돌아가는구나”라는 느낌을 받기에는 충분했다.

물론 번역서라서 그런지, 중간중간 문장이 살짝 걸리는 부분도 있었다. 특히 수학적인 표현은 한 번 더 생각하게 되는 구간도 있었지만, 전체 흐름을 끊을 정도는 아니었다.

아마 이 책을 읽는 대부분은 AI 개발자일 것이다.그들에게는 꽤 친절한 입문서이자 실습서가 될 것 같고, 나처럼 GPU나 인프라를 다루는 사람에게는 “아, 저 위에서 저런 일이 일어나고 있구나”를 이해하게 해주는 책이다.