🌟 모델 경량화(모델 크기 최적화) :
모델 경량화는 '모델 크기 최적화'로, 종종 '모델 경량화'라고도 불리는 이 과정은 딥러닝 모델의 크기를 줄여 컴퓨팅 자원의 사용을 최소화하고, 모델의 실행 효율성을 높이는 작업입니다. 이러한 최적화는 특히 모바일 기기나 메모리가 제한된 장치에서 AI 모델을 실행할 때 중요한 역할을 하는데요.
딥러닝 모델 경량화에 사용되는 주요 기술은 다음과 같이 볼 수 있습니다.
- 가중치 양자화 (Weight Quantization)
- 가지치기 (Pruning)
- 모델 압축 (Model Compression)
- 모델 양자화 (Model Quantization)
앞서 말씀드린 것처럼, 모델 경량화는 AI를 모바일 앱, 웹 서비스, 에지 컴퓨팅 장치, IoT 장치 등 다양한 환경에 적용할 때 필수적입니다. 또한, 경량화된 모델은 서버 비용을 줄이는 데도 도움이 되기 때문에 많은 기업들이 모델 경량화에 주목하고 있죠.
🌟 추론 시간 최적화(모델 추론 속도 가속화) :
추론 시간 최적화 즉, '모델 추론 속도 가속화'는 딥러닝 모델의 실행 속도를 빠르게 하여 실시간 또는 거의 실시간 반응을 가능하게 하는 프로세스입니다. 모델 추론(Inference)이란, 머신 러닝에서 학습된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측이나 결론을 내리는 과정을 말합니다. 쉽게 말해, 모델을 '학습'시킨 후에 그 모델을 사용하여 실제 세계(real world)의 데이터에 적용하는 것이죠. 연구나 개발 환경에서 모델을 만드는 것과는 다르게, 실제 세계의 문제를 해결하기 위한 단계이기 때문에 모델의 추론 속도를 가속화하는 것은 단순히 모델을 빠르게 실행하는 것 이상의 의미를 가질 수 있습니다. 특히 실시간 또는 거의 실시간 처리가 요구되는 응용 분야에서 중요한 역할을 하죠. 따라서, 모델 추론 속도 최적화는 딥러닝 모델의 실용성을 높이는 데 결정적인 요소가 됩니다.
딥러닝 모델 경량화에 사용되는 주요 기술은 다음과 같습니다.
- 하드웨어 가속기 활용
- TensorRT 및 다른 가속화 라이브러리
- 배치 인퍼런스 (Batch Inference)
- 네트워크 알고리즘 최적화
- Precision 변경
이러한 최적화는 하드웨어에 크게 영향을 받는데요. 예를 들어, NVIDIA의 GPU를 사용하는 경우 TensorRT를 통한 최적화가 가능하지만, 모델 구조에 따라 속도 향상의 차이가 있을 수 있기 때문입니다.
그렇지만 최근에는 Pytorch, Tensorflow 등의 프레임워크에서 모델 최적화 기법을 제공하고 있어서 모델의 크기, 연산량, 추론 속도에 관심 있는 분들은 이러한 최적화 기법을 적극 활용해 보실 수 있을 것 같습니다. 주요 기술과 방법에 대한 더 자세한 내용은 본문에서 확인해 보세요!
