최근에 Python 3.13이 출시되었으며, 중요한 업데이트가 포함되어 있습니다. Python은 머신 러닝, 데이터 과학 및 인공지능 분야에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어로, 이러한 분야의 증가하는 요구를 충족하기 위해 지속적으로 발전해왔습니다. 최신 버전인 Python 3.13은 성능과 생산성을 향상시키기 위한 여러 가지 중요한 개선 사항을 제공하여 ML 및 AI 프로젝트에서 작업하는 개발자들에게 중요한 이정표가 되고 있습니다. Python이 ML 및 AI 분야에서 지배적인 이유는 그 간결함, 광범위한 라이브러리 지원 및 대규모 커뮤니티에 있습니다. 그러나 AI 분야가 확장됨에 따라 더욱 성능이 뛰어나고 효율적인 Python 코드의 필요성이 중요해지고 있습니다. Python 3.13은 ML 훈련 및 추론 작업에서 일반적으로 발생하는 계산 집약적인 작업의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 실험적인 기능인 자유 스레딩 및 JIT(JIT) 컴파일을 도입합니다. 모든 업데이트를 읽는 데 시간이 오래 걸렸기 때문에, 여러분이 모든 내용을 읽지 않도록 가장 필요한 업데이트를 여기에서 공유하고자 합니다. 😄

1. 실험적인 자유 스레드 CPython (PEP 703)

글로벌 인터프리터 잠금(GIL)은 Python에서 오랜 한계로 자리 잡고 있으며, 특히 멀티스레딩이 필요한 작업에서 더욱 두드러집니다. GIL은 여러 개의 네이티브 스레드가 동시에 Python 바이트코드를 실행하는 것을 방지하여, 머신러닝 모델 훈련과 같은 CPU 집약적인 작업에서 병목 현상을 초래할 수 있습니다. Python은 멀티스레딩을 지원하지만, GIL로 인해 인터프리터 내에서 한 번에 하나의 스레드만 실행될 수 있어 다중 코어 프로세서를 제대로 활용하기 어렵습니다.

대규모 데이터 세트와 CPU 집약적인 계산이 포함된 머신러닝 작업에서는 GIL이 성능을 심각하게 제한할 수 있습니다. 개발자들은 종종 복잡성과 오버헤드를 추가하는 멀티프로세싱과 같은 우회 방법에 의존해야 합니다.

자유 스레드 실행 소개

Python 3.13에서는 자유 스레드 실행에 대한 실험적 지원이 도입되어, Python이 GIL 없이 실행될 수 있게 되었습니다. 이는 언어의 실행 모델에서 획기적인 변화입니다. GIL이 제거됨에 따라 Python은 이제 진정한 멀티스레딩을 지원할 수 있게 되어, 여러 스레드가 서로 다른 코어에서 동시에 실행될 수 있습니다.

이는 외부 라이브러리나 멀티프로세싱 프레임워크로 전환할 필요 없이 멀티스레드 애플리케이션의 더 빠른 실행을 가능하게 합니다.

머신러닝 작업을 위한 이점

병렬 데이터 처리

CPU 집약적인 작업을 병렬로 실행하기

GIL 제약 없이 여러 스레드에서 작업을 실행할 수 있는 능력 덕분에 데이터 전처리, 특징 추출 및 모델 평가와 같은 CPU 집약적인 작업이 실제 병렬 모드에서 실행될 수 있어, 작업 흐름을 크게 가속화할 수 있습니다.

성능 향상

• 모델 훈련 속도 향상: 대규모 데이터셋이나 복잡한 알고리즘을 처리할 때, 기계 학습 모델을 훈련하는 데 있어 자유 스레딩이 훈련 주기를 완료하는 데 걸리는 시간을 획기적으로 개선할 수 있습니다.
• 다중 처리의 필요성 감소: 이전 Python 버전에서는 개발자들이 GIL을 우회하기 위해 다중 처리에 의존해야 했습니다. 이로 인해 종종 더 높은 메모리 소비와 오버헤드가 발생했습니다. 새로운 자유 스레드 모드를 통해 이러한 문제를 완화할 수 있어, 더 깔끔하고 효율적인 코드를 작성할 수 있습니다.

자유 스레딩 활성화 방법

Python 3.13에서 자유 스레딩을 활성화하려면 특별한 버전의 인터프리터를 사용해야 합니다:

• 자유 스레딩 빌드: 이 기능을 활용하려면 자유 스레딩을 위해 지정된 빌드를 사용해야 하며, 예를 들어 python3.13t 또는 python3.13t.exe를 사용할 수 있습니다.
• 소스에서 빌드하기: --disable-gil 옵션을 사용하여 Python을 컴파일하여 수동으로 자유 스레딩 버전을 빌드할 수도 있습니다.
• 지원 확인하기: 인터프리터에서 GIL이 비활성화되었는지 확인하려면 python -VV를 실행하거나 sys._is_gil_enabled()의 출력을 확인하십시오.

고려사항 및 제한사항

프리 스레딩 개념은 유망하지만, 여전히 실험 단계에 있습니다. 프로덕션 환경에서 사용하기 전에 유의해야 할 몇 가지 사항이 있습니다:

• 잠재적인 버그: 실험적인 기능이기 때문에 안정성에 영향을 미칠 수 있는 예기치 않은 문제나 버그가 있을 수 있습니다.
• 단일 스레드 애플리케이션의 성능: GIL이 없기 때문에, 다중 스레드를 관리하는 추가 오버헤드로 인해 단일 스레드 성능이 저하될 수 있습니다.
• C 확장 모듈 재빌드: GIL에 의존하는 C 확장 모듈은 파이썬의 프리 스레드 버전과 호환성을 보장하기 위해 재빌드해야 합니다.

2. JIT 컴파일러의 도입 (PEP 744)

JIT 컴파일러는 코드의 일부를 사전에 컴파일하는 것이 아니라 실행 중에 기계어로 컴파일하여 프로그램 성능을 향상시키는 시스템입니다. 이를 통해 코드가 더 빠르게 실행될 수 있으며, 프로그램이 실시간으로 사용되는 방식에 따라 특정 최적화를 할 수 있습니다.

전통적인 해석과의 차이점

• 전통적인 해석: 일반적인 Python 실행에서 코드는 실행 시 한 줄씩 해석됩니다. 이것은 유연하고 디버깅이 쉽지만, ML 및 AI와 같이 계산 집약적인 작업에서는 느릴 수 있습니다.
• JIT 컴파일: 모든 줄을 해석하는 대신, JIT 컴파일러는 반복적으로 사용되는 “핫” 코드 부분을 식별하여 기계어로 컴파일합니다. 이렇게 하면 기계어가 CPU에서 직접 실행될 수 있어 해석의 오버헤드 없이 더 빠른 실행이 가능합니다.

Python 3.13에서는 PEP 744의 일환으로 실험적인 JIT 컴파일러가 도입되어 Python 프로그램의 실행 속도를 높이는 데 기여하고자 합니다. 이 기능은 아직 초기 단계에 있지만, ML 및 AI에서 일반적으로 발생하는 무거운 계산 작업에 대한 Python 성능 향상을 위한 중요한 단계입니다.

내부 아키텍처 및 최적화 단계

Python JIT 컴파일러는 3.13에서 자주 실행되는 Python 코드 섹션을 최적화된 머신 코드로 변환하는 방식으로 작동합니다. 작동 방식은 다음과 같습니다:

1. 1단계 바이트코드: Python 코드는 우선 일반적으로 바이트코드로 변환됩니다.
2. 핫 코드 감지: JIT는 자주 실행되는 코드 부분(“핫 코드”)을 식별합니다.
3. 중간 표현 (IR): 핫 코드는 최적화가 용이한 내부 형식인 2단계 중간 표현 (IR)으로 변환됩니다.
4. 최적화: IR은 성능을 향상시키기 위해 다양한 패스를 통해 최적화됩니다.
5. 머신 코드 생성: 마지막으로, 최적화된 IR은 원래의 Python 바이트코드보다 훨씬 빠르게 실행되는 머신 코드로 변환됩니다.

이 접근 방식은 Python이 코드에서 가장 자주 사용되는 부분만 선택적으로 컴파일할 수 있도록 하여 수동 개입 없이도 성능을 향상시킵니다.

ML 및 AI 개발에 미치는 영향

성능 향상

기계 학습 및 AI 작업 부하에서 대규모 데이터 세트와 복잡한 계산이 일반적일 때, Python의 JIT 컴파일러는 다음과 같은 중요한 이점을 제공할 수 있습니다:

• Python 코드의 더 빠른 실행: JIT 컴파일러는 코드의 핫스팟을 최적화하여 훈련 루프, 데이터 처리 및 실시간 추론 작업에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.
• 오버헤드 감소: JIT 컴파일러는 사용량에 따라 선택적으로 코드를 컴파일하기 때문에, 지속적인 해석의 필요성을 줄여 Python이 애플리케이션의 중요한 섹션에서 컴파일된 언어처럼 동작할 수 있게 합니다.

훈련 루프 및 실시간 추론을 위한 이점

• 훈련 루프: 기계 학습 모델을 훈련할 때, 루프는 종종 대량의 데이터를 처리하고 반복적인 계산을 수행해야 합니다. JIT 컴파일러는 이러한 루프를 최적화하여 훈련 시간을 단축할 수 있습니다.
• 실시간 추론: 실시간 예측이 필요한 애플리케이션(예: AI 기반 서비스)의 경우, JIT 컴파일러는 추론 프로세스를 가속화하여 지연 시간을 줄일 수 있습니다.

미래 최적화

Python 3.13에서 JIT 컴파일러의 초기 이점은 다소 미미하지만, 개발자들은 향후 릴리스에서 지속적인 개선을 기대할 수 있습니다. JIT가 더 강력하고 지능적으로 발전함에 따라, 더 복잡한 최적화를 처리할 수 있게 되어 성능 향상이 더욱 커질 것입니다.

JIT 컴파일러 사용 방법

Python 3.13에서 JIT 컴파일러를 활성화하려면 실험적인 JIT 옵션으로 Python을 빌드해야 합니다:

• Python 빌드하기: 소스에서 Python을 빌드할 때 --enable-experimental-jit 옵션을 사용하십시오.
• 런타임 활성화: JIT 컴파일러의 활성화를 런타임에서 제어할 수 있으며, PYTHON_JIT 환경 변수를 사용합니다. JIT를 활성화하려면 PYTHON_JIT=1로 설정하고, 비활성화하려면 PYTHON_JIT=0로 설정하십시오.

실험적 상태에 대한 주의 사항

JIT 컴파일러는 Python 3.13에서 여전히 실험적 단계에 있습니다. 기본적으로 비활성화되어 있으며, 개발자들은 특히 운영 환경에서 주의하여 사용해야 합니다. JIT가 발전함에 따라 향후 Python 릴리스에서 더 안정적이고 효율적인 도구로 자리 잡을 가능성이 높습니다.

3. 향상된 타이핑 기능

Python 3.13은 또한 개발자가 명확하고 유지보수 가능하며 타입 안전한 코드를 작성하는 데 도움이 되는 여러 가지 개선 사항을 타이핑 시스템에 도입하였습니다. 이러한 업데이트는 데이터 타입의 명확성이 런타임 오류를 피하는 데 도움이 되는 대규모 머신 러닝 프로젝트에서 특히 유용합니다.

3.1 기본값이 있는 타입 매개변수 (PEP 696)

TypeVar, ParamSpec 및 TypeVarTuple 기본값 소개

Python의 TypeVar, ParamSpec 및 TypeVarTuple 제네릭은 이제 기본값을 지원합니다. 이는 제네릭 클래스나 함수를 정의할 때 구체적인 타입이 제공되지 않을 경우 사용할 기본 타입 매개변수를 지정할 수 있음을 의미합니다.

ML 코드베이스에 대한 이점

• 제네릭 클래스 및 함수 정의 단순화: 머신 러닝에서는 데이터 구조, 모델 또는 구성에 대한 제네릭 클래스를 사용하는 것이 일반적입니다. 기본 타입 매개변수를 사용하면 보일러플레이트 코드를 줄여 코드베이스를 더 깔끔하게 만들 수 있습니다.
• 코드 가독성 및 유지보수성 향상: 기본 타입을 정의하는 능력은 코드의 간결성과 가독성을 높여 대규모 프로젝트에서 유지보수가 더 쉬워집니다.

3.2 사용 중단 데코레이터 (PEP 702)

warnings.deprecated() 데코레이터 설명

Python 3.13에서는 warnings.deprecated() 데코레이터가 도입되어 개발자가 함수를 사용 중단으로 표시할 수 있게 되었습니다. 이 경고는 런타임과 타입 시스템 모두에서 발생하여 개발자에게 해당 함수가 더 이상 사용을 권장하지 않음을 분명히 알려줍니다.

장점

• 사용 중단된 함수 표시: 이 기능은 ML 엔지니어가 구식이거나 향후 버전에서 제거될 함수들을 명확히 표시할 수 있도록 해줍니다.
• 코드 리팩토링 지원: 장기 ML 프로젝트를 진행할 때, 사용 중단을 효율적으로 관리하는 것이 중요합니다. 이 데코레이터는 사용 중단된 기능을 식별하고 시간이 지남에 따라 리팩토링하는 과정을 간소화합니다.

3.3 읽기 전용 TypedDict 항목 (PEP 705)

typing.ReadOnly 소개

Python에서는 이제 TypedDict의 특정 항목을 읽기 전용으로 지정할 수 있습니다. 이는 새로운 typing.ReadOnly 기능을 사용하여 특정 필드가 설정된 후 수정되지 않도록 합니다.

장점

• 의도하지 않은 변이 방지: 기계 학습 프로젝트에서 구성 및 모델 매개변수는 종종 사전(dictionaries)에 저장됩니다. 필드를 읽기 전용으로 표시함으로써, 중요한 매개변수가 실행 중에 우연히 변경되지 않도록 할 수 있습니다.
• 데이터 무결성 보장: 이 기능은 특히 복잡한 기계 학습 파이프라인에서 데이터 구조의 무결성을 유지하는 데 도움을 줍니다.

3.4 typing.TypeIs를 통한 타입 좁히기 (PEP 742)

타입 좁히기를 위한 typing.TypeIs의 설명

새로운 typing.TypeIs 기능은 기존의 typing.TypeGuard에 비해 더 직관적인 타입 좁히기 동작을 제공합니다. 이 기능은 타입 검사기가 조건에 따라 변수의 타입을 정제할 수 있게 하여, 보다 정확한 타입 추론을 가능하게 합니다.

혜택

• 보다 직관적이고 정밀한 타입 검사 제공: 이 기능은 개발자가 코드 안전성을 높일 수 있도록 실행 중에 타입이 적절하게 좁혀지도록 보장합니다.
• 런타임 오류 감소: 개발 중 타입 오류를 조기에 발견함으로써 이 기능은 런타임 문제 발생 가능성을 크게 줄일 수 있으며, 이는 데이터 집약적인 머신러닝 프로젝트에서 특히 유용합니다.

4. “asyncio“를 통한 개선된 동시성

AI 및 머신러닝에서 비동기 작업을 효율적으로 관리하는 것은 특히 실시간 데이터 처리, 모델 추론 또는 여러 API와의 상호작용이 필요한 환경에서 매우 중요합니다. Python 3.13은 이러한 요구가 있는 시나리오에서 동시성과 작업 관리를 개선하기 위해 asyncio 모듈에 여러 중요한 업데이트를 가져옵니다.

Python 3.13의 주요 개선 사항 중 하나는 asyncio.TaskGroup의 향상입니다. 태스크 그룹을 사용하면 여러 비동기 작업을 함께 관리할 수 있어, 취소나 오류를 처리할 때 생명 주기를 더 쉽게 관리할 수 있습니다.

서버 관리의 새로운 방법

• 신뢰할 수 있는 작업 취소 및 오류 처리: 이전 버전의 Python에서는 복잡한 머신 러닝 파이프라인에서 작업 취소 및 오류 관리를 견고하게 처리하기가 더 어려웠습니다. 개선된 TaskGroup 덕분에 개발자들은 이제 이러한 프로세스를 더 쉽게 관리할 수 있으며, 모든 실패 또는 취소가 원활하게 처리되도록 보장할 수 있습니다. 이는 대규모 데이터 세트, 스트리밍 데이터 또는 여러 데이터 소스를 동시에 다루는 머신 러닝 작업에 특히 유용합니다.
• 비동기 작업 관리에 필수적: 많은 머신 러닝 및 인공지능 애플리케이션은 실시간으로 데이터를 스트리밍하거나 여러 요청을 동시에 처리하는 등 비동기 작업에 의존합니다. 향상된 TaskGroup는 이러한 작업이 효율적으로 완료되도록 보장하며, 잠재적인 문제를 더 효과적으로 관리하여 파이프라인이 중단되거나 병목 현상이 발생할 위험을 줄입니다.

Python 3.13은 서버 연결 관리를 위한 asyncio 프레임워크에 두 가지 새로운 메서드를 도입했습니다: Server.close_clients()와 Server.abort_clients(). 이러한 새로운 메서드는 개발자에게 비동기 서버 프로세스에 대한 더 큰 제어력을 제공하며, 이는 AI 기반 API나 웹 서비스와 같이 여러 클라이언트를 다룰 때 필수적입니다.

장점

• 서버 연결에 대한 더 큰 제어: 새로운 방법들은 클라이언트 연결의 생애주기를 정밀하게 제어할 수 있게 해줍니다. close_clients()는 연결을 우아하게 종료하는 데 도움을 주며, abort_clients()는 필요할 경우 강제로 종료합니다. 이러한 기능은 다양한 클라이언트로부터의 동시 연결을 실시간으로 처리하는 것이 중요한 머신러닝 및 인공지능 서비스에 유용합니다.
• AI 서비스 및 API에 필수적: 인공지능 기반 애플리케이션은 AI-as-a-Service (AIaaS) 플랫폼과 같이 여러 클라이언트 요청을 동시에 처리하는 경우가 많습니다. 연결을 효과적으로 관리하는 능력은 이러한 서비스의 신뢰성과 성능을 유지하는 데 매우 중요합니다. 이러한 새로운 방법들은 개발자들이 이러한 연결을 더 많은 제어와 유연성으로 처리할 수 있게 해줍니다.

표준 라이브러리 개선

Python 3.13은 머신러닝 및 인공지능 워크플로우와 매우 관련성이 높은 여러 표준 라이브러리 업데이트를 가져옵니다. 이러한 개선은 데이터 관리를 향상시키고, 효율성을 증가시키며, ML 및 AI 개발의 많은 일반적인 작업을 위한 코드를 단순화하는 데 도움을 줍니다.

5.1. base64 모듈 개선

더욱 주목할 만한 업데이트 중 하나는 base64.z85encode() 및 base64.z85decode() 함수의 추가입니다. Z85 인코딩 형식은 전통적인 base64보다 더 간결하여 이진 데이터를 인코딩하는 매력적인 선택이 됩니다.

장점

• 이진 데이터의 효율적인 인코딩: 많은 AI 애플리케이션은 모델 가중치, 이미지 데이터 또는 직렬화된 신경망과 같은 이진 데이터를 처리합니다. Z85 인코딩 형식은 이 데이터를 텍스트 친화적인 형식으로 인코딩하는 더 공간 효율적인 방법을 제공하여 네트워크를 통해 전송하거나 데이터베이스에 저장하기 쉽게 만듭니다.
• 데이터 전송 및 저장 용이: Z85 인코딩은 JSON API나 데이터베이스와 같이 텍스트를 기대하는 시스템 간에 데이터를 전송할 때 특히 유용합니다. 이진 데이터를 효율적으로 인코딩함으로써 개발자는 저장 공간과 대역폭을 절약하면서 텍스트 데이터 형식을 선호하는 시스템과의 호환성을 유지할 수 있습니다.

5.2. copy 모듈 업데이트

파이썬 3.13에서는 객체를 수정하며 복제할 수 있는 새로운 copy.replace() 함수가 도입되었습니다. 이 기능은 신경망 구성이나 하이퍼파라미터와 같은 복잡한 데이터 구조를 자주 다루는 머신러닝 및 AI 전문가들에게 특히 유용합니다.

장점

• 복잡한 객체의 복제 및 수정 간소화: 머신러닝 및 AI 작업 흐름에서는 모델 구성이나 데이터셋과 같은 객체를 약간 수정하여 복제할 필요가 자주 발생합니다. 예를 들어, 하이퍼파라미터를 조정하거나 모델 아키텍처를 변경할 때, 값을 깔끔하고 효율적으로 복사하고 교체할 수 있는 기능은 개발 과정을 가속화할 수 있습니다.
• 신경망 구성 조정에 유용: 머신러닝 모델을 반복적으로 개선할 때, 기존 구성을 복사하면서 소량의 변경을 하는 것이 일반적입니다(예: 레이어 매개변수나 옵티마이저 설정 변경). copy.replace() 함수는 각 매개변수를 수동으로 수정하지 않고도 복잡한 객체의 수정된 복사본을 쉽게 생성할 수 있도록 해줍니다.

5.3. 새로운 dbm.sqlite3 모듈

Python 3.13의 또 다른 귀중한 추가 사항은 새로운 dbm.sqlite3 모듈입니다. 이 모듈은 SQLite를 백엔드로 사용하는 경량 파일 기반 데이터베이스 솔루션을 제공합니다. SQLite는 메타데이터, 결과 또는 기타 키-값 데이터를 저장하는 데 많은 기계 학습 응용 프로그램에서 널리 사용됩니다.

장점

• 경량 파일 기반 데이터베이스 솔루션: 모델 메타데이터 저장, 중간 결과 캐싱 또는 구성 관리와 같이 간단한 데이터베이스 솔루션이 필요한 기계 학습 프로젝트에 대해 dbm.sqlite3 모듈은 전체 데이터베이스 서버를 설정할 필요 없이 사용하기 쉬운 파일 기반 데이터베이스를 제공합니다.
• 메타데이터 저장 및 결과 캐싱에 적합: 기계 학습 워크플로우에서는 메타데이터 관리나 중간 계산의 출력을 캐싱하기 위해 빠르고 경량의 데이터베이스가 필요한 경우가 많습니다. dbm.sqlite3 모듈은 SQLite의 단순성과 성능을 활용하여 이 목적에 적합합니다.

6. 보안 및 신뢰성 개선

파이썬 3.13은 보안 및 신뢰성에 중요한 업데이트를 제공하며, 이는 민감한 데이터와 계산이 자주 포함되는 AI 애플리케이션에 특히 중요합니다. 이러한 개선 사항은 기계 학습 및 AI 애플리케이션이 특히 분산 환경에서 보다 안전하고 신뢰할 수 있게 작동할 수 있도록 보장합니다.

SSL 개선 사항

파이썬 3.13에서의 주요 개선 사항 중 하나는 ssl.create_default_context() 메서드의 업데이트입니다. 이제 더 엄격한 기본 플래그를 설정하여 네트워크 통신의 보안을 강화합니다.

이점

• 네트워크 통신의 보안 강화: 새로운 기본 설정은 SSL/TLS 구성이 기본적으로 더 안전하도록 돕습니다. 이는 클라우드 기반 서비스나 API에 의존하는 AI 애플리케이션에 특히 중요하며, 이러한 서비스는 종종 HTTPS 또는 기타 안전한 프로토콜을 통해 상호작용합니다.
• AI 애플리케이션에 필수적: 데이터 처리 파이프라인 및 클라우드 기반 기계 학습 서비스와 같은 많은 AI 기반 애플리케이션은 데이터 무결성과 개인 정보를 보장하기 위해 안전한 통신을 요구합니다. 이러한 엄격한 기본 설정은 네트워크 통신의 취약점으로부터 보호하며, 사용자 입력이나 모델 예측과 같은 민감한 데이터가 안전하게 전송되도록 보장합니다.

“PythonFinalizationError” 예외 소개

Python 3.13에서는 인터프리터의 종료 단계에서 특정 작업을 시도할 때 발생하는 PythonFinalizationError 예외가 도입되었습니다. 이는 종료 시 자원이 적절하게 정리되도록 보장하기 위한 중요한 추가 사항입니다.

장점

• 정리 작업을 적절히 식별하고 처리하는 데 도움을 줍니다: 머신 러닝 및 AI 응용 프로그램에서는 GPU, 파일 핸들 및 데이터 세트와 같은 대규모 자원을 할당하는 경우가 흔합니다. PythonFinalizationError는 개발자가 종료 중에 문제를 일으키는 작업을 정확히 찾아내어 이러한 자원을 안전하게 해제할 수 있도록 도와줍니다.
• GPU 및 데이터 파일과 같은 자원이 올바르게 해제되도록 보장합니다: GPU와 같은 하드웨어 가속기나 메모리에 저장된 대규모 데이터 세트를 다룰 때, 애플리케이션의 생애 주기 끝에서 이러한 자원이 해제되는 것이 중요합니다. 새로운 예외는 정리 과정 중 발생하는 오류를 잡아내어 잠재적인 자원 누수를 방지하고 ML 파이프라인의 원활한 종료를 보장합니다.

플랫폼 지원 업데이트

Python 3.13은 플랫폼 지원을 크게 확장하여 ML 및 AI 모델을 모바일 장치 및 웹 브라우저를 포함한 다양한 환경에 배포하기 쉽게 만듭니다. 이러한 업데이트는 더 넓은 범위의 장치에서 실행되는 AI 애플리케이션을 구축하고자 하는 개발자들에게 새로운 가능성을 열어줍니다.

iOS (PEP 730) 및 Android (PEP 738)에 대한 공식 지원

이번이 처음으로 Python은 iOS 및 Android 플랫폼을 Tier 3로 공식 지원합니다. 이는 모바일 장치에 AI 모델 및 서비스를 제공하고자 하는 개발자들에게 중요한 업데이트입니다.

장점

• 모바일 장치에서 AI 모델의 개발 및 배포를 간소화합니다: AI 모델은 이제 독립형 앱으로 또는 더 큰 모바일 AI 플랫폼의 일부로 iOS 및 Android 장치에 더 쉽게 배포될 수 있습니다. 이는 이미지 분류, 객체 감지 또는 증강 현실과 같은 엣지 장치에서 실시간 ML 기능이 필요한 애플리케이션에 매우 중요합니다.
• AI 애플리케이션의 도달 범위를 확대합니다: iOS 및 Android의 공식 지원을 통해 Python은 AI 개발자들이 더 넓은 청중에게 다가갈 수 있도록 합니다. 모바일 AI 비서, 건강 모니터링 앱 및 실시간 분석 도구와 같은 애플리케이션은 이제 Python의 강력한 ML 프레임워크의 혜택을 받을 수 있습니다.

WebAssembly 지원

Python 3.13은 WebAssembly (Wasm) 지원을 새로운 수준으로 끌어올려 wasm32-wasi를 Tier 2 플랫폼으로 지원합니다.

혜택

• 웹 환경에서 Python AI 코드 실행 가능: WebAssembly를 통해 개발자는 웹 브라우저에서 직접 Python 코드를 실행할 수 있어 클라이언트 측 ML 애플리케이션을 가능하게 합니다. 이는 특히 서버 측 계산 없이 웹 브라우저에서 로컬로 처리할 수 있는 이미지나 텍스트 분석과 같은 경량의 실시간 ML 작업에 유용합니다.
• 브라우저에서 클라이언트 측 ML 애플리케이션의 가능성 열기: WebAssembly 지원 덕분에 개발자는 머신 러닝 모델을 브라우저에서 직접 배포할 수 있습니다. 이는 데이터가 클라이언트 측에서 처리되어 서버로의 데이터 전송 필요성을 줄이는 상호작용적이고 개인정보 보호 중심의 애플리케이션을 만드는 가능성을 열어줍니다.

8. 릴리스 일정 변경 (PEP 602 업데이트)

Python 3.13은 릴리스 지원 주기를 연장하여 개발자가 장기 프로젝트를 계획하고 호환성을 유지하기 쉽게 만듭니다.

연장된 전체 지원 기간

PEP 602에서 가장 주목할 만한 변화 중 하나는 파이썬 릴리스에 대한 전체 지원(‘버그 수정’) 기간이 1년 반에서 2년으로 연장된 것입니다. 이는 이제 파이썬 버전이 더 긴 기간 동안 전체 지원을 받게 되며, 이후 3년 동안 보안 수정이 이루어질 것임을 의미합니다.

이점

• AI 프로젝트에 대한 안정성 제공: 장기적인 안정성이 필요한 AI 프로젝트의 경우, 이 연장된 지원 기간은 개발자들이 파이썬 3.13을 더 오랫동안 신뢰할 수 있음을 의미합니다. 이는 특히 생산 환경에 배포된 AI 모델에 중요하며, 장기간 안정성을 유지해야 합니다.
• 주요 업그레이드 빈도 감소: 더 긴 지원 기간은 파이썬 버전 간의 빈번한 마이그레이션 필요성을 줄여, 진행 중인 머신러닝 프로젝트에 미치는 혼란을 최소화하고 코드베이스의 리팩토링이나 업그레이드와 관련된 오버헤드를 줄입니다.

장기 프로젝트에 미치는 영향

연장된 지원 기간은 더 예측 가능한 유지 보수 일정을 제공하여 AI 팀이 업그레이드를 보다 전략적으로 계획할 수 있도록 합니다.

• 보다 예측 가능한 유지보수 일정: 2년의 전면 지원 기간을 통해 ML 엔지니어는 버그 수정 및 보안 업데이트가 장기간 제공될 것임을 알고 업그레이드 주기를 보다 잘 계획할 수 있습니다.
• 향후 업데이트 및 호환성 계획의 용이성: AI 프로젝트는 특히 의료, 금융 또는 자율 시스템과 같은 산업에서 장기적인 안정성과 업그레이드에 대한 신중한 계획이 필요합니다. Python 3.13의 연장된 릴리스 일정은 이러한 프로젝트를 향후 Python 버전과 정렬하는 것을 용이하게 하여 버전 간의 원활한 전환을 보장합니다.

기계 학습과 AI 분야에서 일하고 계신다면, 지금은 Python 3.13의 새로운 기능을 탐색하기에 완벽한 시점입니다. 개발 환경에서 실험적인 자유 쓰레딩 및 JIT 컴파일러를 테스트하여 작업 부하를 어떻게 개선할 수 있는지 살펴보세요. 향상된 타이핑 시스템과 플랫폼 지원을 통해 개발 및 배포 워크플로를 간소화해 보세요.

Python 3.13은 강력한 새로운 기능을 제공하지만, 자유 쓰레드 인터프리터와 JIT 컴파일러와 같은 일부 기능은 여전히 실험적입니다. 이러한 기능을 프로덕션에 배포하기 전에 개발 환경에서 철저히 테스트하여 안정성과 기존 코드베이스와의 호환성을 보장하는 것이 중요합니다.

자세한 내용을 알고 싶으신 경우, 전체 릴리스 업데이트를 여기에서 읽어보세요.

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