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성능 향상을 위해 Deci로 Ultralytics YOLOv5 컴파일 및 양자화하기

대상 하드웨어에서 더 빠른 추론을 위해 Deci 플랫폼으로 Ultralytics YOLOv5 모델을 컴파일하고 양자화하며 벤치마크하는 방법을 알아보세요.

Nuvola LadiNuvola Ladi3 분 읽기
속도 향상을 위해 Deci로 YOLOv5 컴파일 및 양자화하기

Ultralytics는 YOLOv5와 같은 오픈 소스 도구를 모두가 무료로 사용할 수 있도록 연구 개발 자금을 마련하기 위해 다른 스타트업과 상업적으로 제휴합니다. 이 글에는 해당 파트너사로 연결되는 제휴 링크가 포함될 수 있습니다.

업데이트: NVIDIA는 2024년에 Deci를 인수했으며, 현재 deci.ai는 NVIDIA로 리디렉션됩니다. Deci 플랫폼을 이용하는 아래 단계는 참고용으로 유지했습니다.

Deci 플랫폼에는 모든 프로덕션 환경에서 YOLOv5 모델을 쉽게 관리하고 최적화하며 배포할 수 있는 무료 도구가 포함되어 있습니다. Deci는 TensorFlow, PyTorch, Keras, ONNX와 같은 인기 딥러닝 프레임워크를 모두 지원합니다. 웹 기반 플랫폼을 사용하거나 Python 클라이언트를 통해 코드에서 실행하면 됩니다.

Deci를 사용하는 이유#

Deci를 사용하면 모델 내보내기뿐 아니라 모델 가지치기와 양자화도 수행할 수 있습니다.

Deci는 어떤 형식으로든 모델을 내보내고 원본 모델과 변환된 모델의 성능을 비교할 수 있는 편리한 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 양자화를 통해 모델을 추가로 최적화할 수 있습니다.

Deci로 할 수 있는 작업:#

추론 성능을 최대 10배 향상#

모델을 자동으로 컴파일하고 양자화하며, 다양한 프로덕션 설정을 평가해 하드웨어에서 지연 시간과 처리량을 개선하고 모델 크기와 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.

애플리케이션에 가장 적합한 추론 하드웨어 찾기#

버튼 한 번으로 엣지 디바이스를 포함한 다양한 하드웨어에서 모델 성능을 벤치마크할 수 있습니다. 여러 하드웨어와 프로덕션 설정을 수동으로 구성하고 테스트할 필요가 없습니다.

몇 줄의 코드로 배포#

Deci의 Python 기반 추론 엔진을 활용해 보세요. 여러 프레임워크와 하드웨어 유형을 지원합니다.

최초 설정#

1단계#

무료 계정을 만드세요.

Deci와 Ultralytics YOLOv5 시작하기

2단계#

사전 학습된 YOLOv5 모델의 최적화를 시작하려면 먼저 모델을 ONNX 형식으로 변환해야 합니다. 모델을 ONNX 형식으로 변환하는 방법은 YOLOv5 내보내기 튜토리얼을 참조하세요.

3단계#

화면 오른쪽 상단의 "Lab" 탭으로 이동해 "New Model" 버튼을 클릭하여 YOLOv5 ONNX 모델을 업로드하세요.

Deci를 사용해 향후 배포를 위해 Ultralytics YOLOv5 모델을 ONNX로 변환

모델 업로드 마법사의 단계에 따라 모델 컴파일에 사용할 대상 하드웨어와 원하는 배치 크기 및 양자화 수준을 선택하세요.

Deci를 사용한 배포용 Ultralytics YOLOv5 모델 컴파일

관련 정보를 입력한 후 "Start"를 클릭하세요. Deci 플랫폼은 선택한 하드웨어에 맞게 Ultralytics YOLOv5 모델의 런타임 최적화를 자동으로 수행하고, 다양한 하드웨어 유형에서 모델을 벤치마크합니다. 이 과정은 약 10분이 소요됩니다.

작업이 완료되면 이전에 업로드한 기준 모델 아래에 새 행이 표시됩니다. 여기에서 사전 학습된 Ultralytics YOLOv5 모델의 최적화된 버전을 확인할 수 있습니다.

Deci를 사용한 배포용 Ultralytics YOLOv5 최적화 모델

다음 단계#

그런 다음 "Deploy" 버튼을 클릭하여 최적화된 모델을 다운로드할 수 있습니다.

Deci를 사용한 배포 준비가 완료된 Ultralytics YOLOv5 모델

그러면 모델 다운로드 메시지가 표시되며, Deci의 런타임 추론 엔진인 Infery를 설치하고 사용하는 방법에 대한 안내도 제공됩니다.

Infery 사용은 선택 사항입니다. 원시 Python 파일을 다운로드하여 원하는 다른 추론 엔진과 함께 사용할 수 있습니다.

Deci Infery를 사용해 Ultralytics YOLOv5 배포

"Insights" 탭에서 최적화 및 벤치마크 결과를 살펴보세요.

Deci를 사용한 Ultralytics YOLOv5 모델 최적화

시작할 준비가 되셨나요?#

마무리하기 전에 Deci가 제공하는 몇 가지 이점을 살펴보겠습니다.

  • 정확도를 저하시키지 않고 모델의 추론 처리량과 지연 시간을 최적화합니다.
  • 널리 사용되는 모든 프레임워크의 모델을 최적화할 수 있습니다.
  • 모든 딥러닝 작업을 대상으로 하는 모델을 지원합니다.
  • 널리 사용되는 CPU 및 GPU 머신에 배포할 수 있도록 지원합니다.
  • 다양한 하드웨어 호스트와 클라우드 제공업체에서 모델의 적합성을 벤치마크합니다.
  • 업로드한 모델을 서빙, 추론 및 배포에 사용할 수 있도록 준비합니다.

방금 살펴본 것처럼 약 15분 만에 Ultralytics YOLOv5 모델의 성능을 두 배로 높일 수 있습니다. Deci 플랫폼은 사용하기 쉽고 직관적입니다.

궁금한 점이 있으신가요? 커뮤니티에 참여해 지금 질문을 남겨주세요!

작성자

Nuvola Ladi
Nuvola Ladi

디지털 콘텐츠 매니저 · Ultralytics

Nuvola Ladi는 Ultralytics의 디지털 콘텐츠 매니저로, 비전 AI와 Ultralytics YOLO를 다루는 콘텐츠를 제작하고 PyTorch Conference 2025와 같은 업계 행사에서 회사를 대표합니다. 스페인에 거주하며 IE University에서 시각 및 디지털 미디어 석사 학위를 취득했습니다. Ultralytics에 합류하기 전에는 XVA Gallery & Hotel, Rolex 등의 조직에서 근무했습니다.

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