[Hacker News 요약] SQL로 신경망 구현: xarray-sql 라이브러리를 활용한 머신러닝 모델 학습
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설명
개발자가 SQL 데이터베이스 내에서 직접 신경망 모델을 구현하고 학습시키는 혁신적인 접근 방식이 제시되었습니다.
xarray-sql 라이브러리를 활용하여, 데이터 로딩부터 모델 학습, 결과 저장까지 모든 과정을 SQL 쿼리만으로 처리합니다.
이 방식은 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링 분야에 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대됩니다.
### 배경 설명
기존의 머신러닝 워크플로우는 데이터를 데이터베이스에서 추출하여 Python과 같은 프로그래밍 언어 환경으로 옮긴 후, NumPy, TensorFlow, PyTorch와 같은 라이브러리를 사용하여 모델을 구축하고 학습시키는 방식이 일반적이었습니다. 이러한 과정은 데이터 이동으로 인한 오버헤드, 다양한 도구 간의 호환성 문제, 그리고 데이터 파이프라인의 복잡성을 야기할 수 있습니다.
xarray-sql은 이러한 패러다임을 전환합니다. 이 라이브러리는 xarray 데이터셋을 SQL 테이블로 변환하고, SQL 쿼리를 통해 데이터 조작 및 분석을 가능하게 합니다. 이번 구현은 이 라이브러리의 잠재력을 신경망 학습이라는 복잡한 작업에 확장 적용한 사례입니다. 특히, Fashion-MNIST 데이터셋을 사용하여 28x28 픽셀 이미지를 입력받아 10개의 클래스로 분류하는 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 SQL 내에서 직접 정의하고 학습시켰다는 점에서 주목할 만합니다. 이는 데이터가 생성되거나 저장되는 데이터베이스 환경에서 직접 모델을 실행할 수 있음을 시사하며, 데이터 이동을 최소화하고 분석 및 모델링 과정을 간소화할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 2024년 5월 15일에 공개된 이 코드는 SQL의 연산 능력을 머신러닝 영역으로 확장하는 새로운 시도를 보여줍니다.
### xarray-sql을 활용한 신경망 구조 정의
이 프로젝트는 xarray-sql 라이브러리를 사용하여 신경망의 구조를 SQL 테이블로 표현합니다. 각 신경망 레이어는 가중치 행렬과 편향 벡터로 구성되며, 이들은 각각 SQL 테이블로 관리됩니다. 예를 들어, `layer_0` 테이블은 입력 차원(`inp_0`)과 출력 차원(`out_0`)을 가지는 가중치를 저장하며, `bias_0` 테이블은 해당 레이어의 편향을 저장합니다. 이러한 방식으로 다층 퍼셉트론(MLP) 모델은 여러 개의 `layer_i` 및 `bias_i` 테이블로 분해되어 SQL 데이터베이스 내에 저장됩니다. 모델의 각 레이어는 `WIDTHS` 튜플에 정의된 `(784, 196, 32, 10)`과 같은 차원을 가지며, 이는 첫 번째 레이어의 입력 784개 뉴런, 두 번째 레이어의 입력 196개 뉴런, 그리고 최종 출력 10개 클래스를 의미합니다. 이러한 테이블 구조는 SQL의 JOIN 연산을 통해 효율적으로 처리될 수 있습니다.
### Fashion-MNIST 데이터셋 로딩 및 전처리
신경망 학습을 위해 Fashion-MNIST 데이터셋이 사용되었습니다. 이 데이터셋은 S3 버킷(`s3://carbonplan-share/xbatcher/fashion-mnist-train.zarr`)에서 비동기적으로 로드되며, `xarray.open_dataset` 함수를 통해 Lazy하게 처리됩니다. 이는 전체 데이터를 메모리에 올리지 않고 필요할 때마다 청크 단위로 읽어오는 방식으로, 대규모 데이터셋 처리에 효율적입니다. 데이터셋은 이미지 픽셀 값(`images`)과 해당 레이블(`labels`)로 구성됩니다. 픽셀 값은 0에서 1 사이의 부동소수점 값으로 정규화되며, 레이블은 정수형으로 변환됩니다. 만약 S3 접근에 실패할 경우, 코드 내에서 직접 생성되는 작은 합성 데이터셋이 대체 데이터로 사용됩니다. 이 과정에서 `N_SAMPLES`는 700개, `TRAIN_FRAC`은 0.7로 설정되어 학습 및 테스트 데이터 분할에 사용됩니다.
### SQL 기반 신경망 학습 파이프라인
신경망 학습은 `xarray-sql` 컨텍스트 내에서 SQL 쿼리를 통해 수행됩니다. 먼저, `mnist` 데이터셋은 `pixels`와 `labels` 두 개의 테이블로 분리되어 등록됩니다. 이후, `ORDER BY random() LIMIT N_SAMPLES` 쿼리를 사용하여 데이터셋에서 무작위로 700개의 샘플을 추출하고, 각 샘플에 대해 'train' 또는 'test'로 분류하는 `data` 테이블을 생성합니다. 이 `data` 테이블은 학습 및 평가 과정에서 일관된 데이터 분할을 보장하기 위해 캐싱됩니다. 실제 이미지 데이터(`pixels`) 또한 `data` 테이블과 조인하여 필요한 샘플만 추출하고 캐싱합니다. 학습 과정은 총 `STEPS` (60회) 동안 반복되며, 각 스텝마다 순전파(forward pass)와 역전파(backward pass)가 SQL 쿼리로 구현됩니다. 순전파에서는 각 레이어의 가중치와 편향을 적용하여 활성화 값을 계산하고, 역전파에서는 출력 오차를 계산하여 각 가중치 및 편향에 대한 그래디언트를 산출합니다. 최종적으로, 확률적 경사 하강법(SGD) 업데이트를 통해 가중치와 편향을 조정합니다. 학습 과정 중에는 손실(loss)과 정확도(accuracy)가 주기적으로 출력되며, 학습 완료 후에는 최종적으로 학습된 가중치와 편향이 xarray 데이터셋 형태로 반환되어 Zarr 형식으로 저장됩니다.
### 가치와 인사이트
이 프로젝트는 SQL이라는 전통적인 데이터 관리 도구를 사용하여 복잡한 머신러닝 모델인 신경망을 구현하고 학습시킬 수 있음을 보여줍니다. 이는 데이터가 이미 데이터베이스에 저장되어 있는 환경에서 별도의 데이터 추출 및 변환 과정 없이 직접 모델을 훈련할 수 있다는 점에서 큰 가치를 지닙니다. 특히, 데이터 이동으로 인한 병목 현상을 줄이고, 데이터 파이프라인을 간소화하며, 데이터 보안 및 거버넌스를 강화하는 데 기여할 수 있습니다. 또한, SQL에 익숙한 데이터 엔지니어들이 머신러닝 모델 개발에 더 쉽게 접근할 수 있는 길을 열어줍니다. 2024년 5월 15일에 공개된 이 코드는 SQL의 연산 능력을 머신러닝 영역으로 확장하는 새로운 가능성을 제시합니다.
### 기술·메타
- `xarray-sql`: xarray 데이터셋을 SQL 테이블로 변환하고 SQL 쿼리를 통해 조작하는 라이브러리
- `xarray`: 다차원 배열 데이터셋을 다루는 Python 라이브러리
- `numpy`: 수치 계산을 위한 Python 라이브러리
- `s3fs`: Amazon S3와 상호작용하기 위한 라이브러리
- `zarr`: 청크 기반 배열 저장 형식
### 향후 전망
xarray-sql을 활용한 SQL 기반 신경망 학습은 아직 초기 단계이지만, 향후 데이터베이스 시스템의 발전과 함께 더욱 발전할 가능성이 높습니다. 데이터베이스 내에서 직접 복잡한 연산을 수행하는 기능이 강화된다면, 이는 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크 환경에서 실시간으로 모델을 학습시키고 배포하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 경쟁 측면에서는 기존의 머신러닝 프레임워크와의 통합, 또는 SQL 기반 머신러닝 라이브러리 간의 경쟁이 심화될 수 있습니다. 또한, 커뮤니티의 참여를 통해 더 다양한 종류의 신경망 아키텍처와 최적화 기법이 SQL로 구현될 것으로 예상됩니다. 다만, SQL의 표현력 한계와 성능 최적화 문제는 지속적으로 해결해야 할 과제입니다.
📝 원문 및 참고
- Source: Hacker News
- 토론(HN): [news.ycombinator.com](https://news.ycombinator.com/item?id=48897975)
- 원문: [링크 열기](https://github.com/xqlsystems/xarray-sql/blob/claude/xarray-sql-mnist-demo/benchmarks/nn.py)
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출처: Hacker News · [원문 링크](https://github.com/xqlsystems/xarray-sql/blob/claude/xarray-sql-mnist-demo/benchmarks/nn.py)
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