duoan/TorchCode

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01기초, 다양한 attention 방식, transformer 블록, 학습, 디코딩, 선호도 기반 loss를 다루는 41개 문제입니다.
• 02자동 judge가 출력의 정확성, gradient 흐름, shape, 엣지 케이스를 확인하고 테스트별 통과 여부를 알려줍니다.
• 03각 문제에 힌트와 정답 코드가 제공됩니다.
• 04툴바에서 초기화하면 노트북이 빈 템플릿으로 돌아가 반복해서 연습할 수 있습니다.
• 05단일 Docker 또는 Podman 컨테이너에서 CPU로 실행하거나, 로컬 설정 없이 Google Colab에서 실행할 수 있습니다.

활용 사례

• 화이트보드나 코딩 세션에서 PyTorch 연산을 작성하도록 요구하는 ML 엔지니어 면접을 준비할 때.
• 고수준 헬퍼 없이 직접 구현하며 softmax, attention, normalization, LoRA의 작동 원리를 익힐 때.
• GPU가 없는 노트북에서 PyTorch 텐서 연산과 autograd를 연습할 때.
• Colab 링크를 통해 교실이나 스터디 그룹에서 단계별 실습을 진행할 때.

빠른 시작

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   미리 빌드된 Docker 이미지를 가져와 실행합니다

   docker run -p 8888:8888 -e PORT=8888 ghcr.io/duoan/torchcode:latest
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   브라우저에서 앱을 엽니다

사용 전 알아둘 점

• !Docker 또는 Podman이 필요하며, make를 사용해 로컬에서 빌드할 수도 있습니다.
• !Judge는 Jupyter에서 실행되며, 일반적인 용도가 아닌 PyTorch 연습용으로 주로 설계되었습니다.
• !프로젝트 메타데이터에 라이선스가 명시되어 있지 않습니다.

토픽

자주 묻는 질문

TorchCode은(는) 무엇인가요?

Jupyter에서 자동 채점을 지원하며, PyTorch 연산자와 아키텍처를 처음부터 구현해 볼 수 있는 인터랙티브 실습 플랫폼입니다. TorchCode는 LeetCode와 비슷한 형식으로 PyTorch를 처음부터 연습할 수 있는 41개의 코딩 문제 모음입니다. 각 문제에서는 softmax, LayerNorm, multi-head attention, RoPE, LoRA, GPT-2 블록 같은 일반적인 연산이나 모델 구성 요소를 구현하며, 보통 torch.nn에 의존하지 않습니다. 문제는 빈 템플릿과 별도의 정답 코드가 포함된 Jupyter 노트북으로 제공됩니다.

TorchCode은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

TorchCode에는 명시된 라이선스가 없습니다. 코드는 공개되어 있지만 라이선스가 없으면 재사용 허가가 명확하지 않으므로, 사용 전에 작성자에게 문의하는 것이 좋습니다.

TorchCode은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

6개월 이내 업데이트. TorchCode의 마지막 커밋은 2026년 7월 31일입니다.

TorchCode은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

화이트보드나 코딩 세션에서 PyTorch 연산을 작성하도록 요구하는 ML 엔지니어 면접을 준비할 때. 고수준 헬퍼 없이 직접 구현하며 softmax, attention, normalization, LoRA의 작동 원리를 익힐 때. GPU가 없는 노트북에서 PyTorch 텐서 연산과 autograd를 연습할 때. Colab 링크를 통해 교실이나 스터디 그룹에서 단계별 실습을 진행할 때.

TorchCode는 어떻게 설치하나요?

미리 빌드된 Docker 이미지를 가져와 실행합니다: docker run -p 8888:8888 -e PORT=8888 ghcr.io/duoan/torchcode:latest 브라우저에서 앱을 엽니다

TorchCode은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/duoan/TorchCode