모델 경량화가 필요한 이유
대형 AI 모델은 높은 정확도를 제공하지만 추론 시 많은 연산 자원을 요구합니다. 엣지 디바이스, 모바일, IoT 기기에서 실행하려면 경량화가 필수입니다.
3대 경량화 기법
1. 프루닝(Pruning)
중요도가 낮은 뉴런이나 연결을 제거하여 모델 크기를 줄입니다.
2. 양자화(Quantization)
FP32(32비트 부동소수점)를 INT8(8비트 정수)로 변환하여 모델 크기와 추론 속도를 개선합니다.
3. 지식증류(Knowledge Distillation)
대형 모델(Teacher)의 지식을 소형 모델(Student)에 전달합니다. Student 모델은 Teacher의 90% 이상 성능을 유지합니다.
TensorRT 최적화
NVIDIA TensorRT는 모델을 GPU에 최적화하여 추론 속도를 극대화합니다. 양자화와 레이어 퓨전을 자동으로 적용합니다.
결론
모델 경량화는 AI를 현장에 배포하기 위한 필수 과정입니다. 폴리글랏소프트의 AI 플랫폼은 자동 경량화 파이프라인을 제공합니다.