pytorch에서 학습을 돌릴 때 data_loader는 num_workers의 값에 따라서 cpu core를 사용하게 됩니다. 요즘 사용하는 대부분의 컴퓨터는 코어가 여러개 달려있고, data load의 속도가 학습 속도에 상당히 영향을 많이 미치기 때문에 worker의 숫자를 잘 설정해야 합니다. flask에서 웹을 실행하면 app.run을 가동하는 프로세스 안에서 함수들이 실행되기 때문에 pytorch가 여러 개의 코어를 활성화 할 수 없습니다. 일반적인 model serving이 목적이신 분들은 bentoML을 사용하거나, ubuntu container 환경에서 gunicorn을 사용할 수도 있습니다. 그러나 저는 추론 기능은 필요 없고, 웹에 학습 기능만을 추가하려고 합니다. 때문에 이 글은 웹..