4. Kernel and Precision Execution Strategy
6. Training and Prediction Runtime
8. Operational Risks and Debugging Guide
한국어
이 문서는 ENN-PyTorch의 모델 구조, 데이터 파이프라인, 학습·예측 런타임, 저장·내보내기, 운영 리스크를 정리한 기술 문서다.
ENN-PyTorch는 단순한 PyTorch 모델 구현체가 아니다. 입력 데이터를 memmap 기반 중간 표현으로 준비하고, 워커 기반 런타임에서 학습과 예측을 실행하며, 커널 선택, 정밀도 제어, 분산 체크포인트, 예측 안정화, 모델 내보내기까지 하나의 실행 흐름 안에서 다룬다.
이 문서의 초점은 사용법 튜토리얼이 아니라 구조 이해다. API 호출 예제보다 모델이 어떻게 예측을 만들고, 데이터가 어떻게 흘러가며, 런타임이 어떤 기준으로 실행 경로를 선택하는지에 집중한다.
English
This document is a technical overview of ENN-PyTorch, covering its model structure, data pipeline, training and prediction runtime, save and export paths, and operational risks.
ENN-PyTorch is not just a PyTorch model implementation. It prepares input data as memmap-based intermediate representations, runs training and prediction through a worker-based runtime, and handles kernel selection, precision control, distributed checkpoints, prediction stabilization, and model export within a single execution flow.
The focus of this document is structural understanding, not a usage tutorial. Rather than emphasizing API call examples, it explains how the model produces predictions, how data flows through the system, and how the runtime chooses execution paths.