ONNX 모델 최적화 및 경량화 기법 정리: 속도와 용량을 잡다!

서론 딥러닝 모델을 실서비스에 적용할 때 가장 큰 고민 중 하나는 속도와 용량입니다. ONNX(Open Neural Network Exchange)는 다양한 프레임워크 모델을 하나의 표준으로 변환하고, ONNX Runtime을 통해 효율적인 실행이 가능하도록 해줍니다.

이 글에서는 ONNX에서 지원하는 모델 최적화 및 경량화 기법들을 소개하고, 실제 적용에 도움이 되는 실전 팁도 함께 공유합니다. 1️ ONNX 최적화 개요 ONNX 최적화는 크게 두 가지 방향으로 나뉩니다: 그래프 최적화(Graph Optimization): 불필요한 연산 제거, 연산 병합 등 경량화 기법(Model Compression): 양자화, weight pruning, dynamic op 등 ONNX Runtime에서는 이를 자동 또는 수동으로 수행할 수 있는 다양한 도구와 API를 제공합니다. 2️ Graph Optimization: 계산을 단순화하자 기본 최적화 수준 (Level 1~3) ONNX R...