모델 최적화와 배포

학습된 모델을 실제 환경에 배포하려면 추론 속도와 모델 크기를 최적화해야 합니다. 이 섹션에서는 ONNX/TensorRT 변환, 양자화(Quantization), 엣지 배포 전략을 다룹니다.

최적화 기법	속도 향상	정확도 변화	난이도
ONNX 변환	1.5~2x	없음	낮음
TensorRT	3~5x	거의 없음	중간
INT8 양자화	2~4x	약간 감소	중간
모델 경량화	1~2x	모델 의존	높음

서버 배포는 ONNX/TensorRT부터, 모바일/엣지 배포는 엣지 배포부터 시작합니다. 속도와 정확도 사이의 균형이 필요하면 양자화를 검토합니다.

ONNX / TensorRT

PyTorch 모델을 ONNX/TensorRT로 변환하여 추론 속도를 높입니다

PTQ, QAT, INT8 양자화로 모델을 경량화합니다

Jetson, 모바일 등 엣지 디바이스에 모델을 배포합니다