데이터 공부하는 뉴욕킴

LSTM 모델을 실행할 때 L4와 T4 GPU 중 어느 것이 더 적합한지는 주로 모델의 복잡도와 배치 크기에 따라 달라집니다.T4 GPU:아키텍처: Turing 아키텍처 기반.성능: FP32와 FP16 연산을 모두 지원하며, 특히 추론 작업에서 효율적입니다.장점: 전력 효율이 좋고, 비교적 저렴한 비용으로 클라우드 서비스에서 사용 가능합니다.LSTM과의 호환성: LSTM은 주로 FP32 연산을 사용하며, 특히 대규모 추론 작업에 유리하기 때문에 T4 GPU가 일반적으로 더 자주 사용됩니다.L4 GPU:아키텍처: 최신 Ada Lovelace 아키텍처 기반.성능: FP8과 FP16 연산 최적화가 되어 있으며, 특히 생성 AI와 대규모 추론 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다.장점: 더 높은 AI 성능 최적화를..

model.fit(X, y, validation_split=0.2, epochs=100, batch_size=32, verbose=0)for i in range(30): last_7_days_reshaped = last_7_days[-7:].reshape(1, 7, 1) next_day = model.predict(last_7_days_reshaped) next_30_days.append(next_day[0, 0]) last_7_days = np.append(last_7_days, next_day)  LSTM과 다른 시계열 모델의 차이란보통의 시계열 모델은 단기 기억만 가능하지만, LSTM은 장기 기억도 할 수 있어요.  일반 시계열 모델: 마치 "어제 비가 왔으니까 오늘도 비가 올..