추론 엔진이 실시간 예측을 제공하고, 모델을 최적화하고, 크로스 플랫폼 배포를 지원하여 어떻게 AI를 강화하는지 알아보세요.
추론 엔진은 학습된 머신 러닝 모델을 실행하여 보이지 않는 새로운 데이터에서 예측을 생성하는 특수 소프트웨어 구성 요소입니다. 파이토치나 텐서플로우와 같은 프레임워크를 사용하여 모델을 학습시킨 후에는 추론 엔진이 이를 이어받아 프로덕션 환경에서 효율적으로 실행합니다. 추론 엔진의 주요 목표는 속도와 리소스 사용에 맞게 모델을 최적화하여 강력한 클라우드 서버부터 리소스가 제한된 엣지 디바이스에 이르기까지 다양한 하드웨어 플랫폼에서 실시간 추론을 달성하는 것입니다.
추론 엔진의 핵심 기능은 학습된 모델과 실제 애플리케이션 간의 격차를 해소하는 것입니다. 추론 엔진은 몇 가지 중요한 최적화를 수행하여 정확도를 크게 저하시키지 않으면서 추론 대기 시간을 최소화하고 처리량을 최대화합니다.
주요 최적화 기술은 다음과 같습니다:
많은 조직에서 딥 러닝 모델을 가속화하기 위해 고성능 추론 엔진을 개발했습니다. 인기 있는 추론 엔진은 다음과 같습니다:
추론 엔진은 수많은 AI 애플리케이션의 운영 중추입니다.
추론 엔진을 MLOps의 다른 관련 용어와 구별하는 것이 도움이 됩니다.
머신 러닝 프레임워크와 추론 엔진 비교: PyTorch와 같은 머신 러닝 프레임워크는 모델 훈련과 배포를 위한 포괄적인 라이브러리입니다. 여기에는 신경망 구축, 데이터 세트 관리, 훈련 루프 실행을 위한 도구가 포함되어 있습니다. 반면 추론 엔진은 배포 단계에만 초점을 맞춘 고도로 전문화된 도구입니다. 프레임워크에는 기본적인 추론 기능이 있지만, 전용 추론 엔진은 적극적인 하드웨어별 최적화를 통해 뛰어난 성능을 제공합니다.
모델 서비스 대 추론 엔진: 모델 서빙은 네트워크를 통해 모델을 제공하기 위한 광범위한 인프라를 의미하며, 여기에는 API 엔드포인트, 로드 밸런서 및 모니터링 도구와 같은 구성 요소가 포함됩니다. 추론 엔진은 예측 요청을 실행하는 모델 서비스 시스템 내의 핵심 구성 요소입니다. 다양한 모델 배포 옵션을 탐색하여 추론 엔진이 더 큰 그림에 어떻게 들어맞는지 확인할 수 있습니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 교육부터 최적화된 배포에 이르기까지 이 전체 프로세스를 간소화합니다.
