프루닝을 통해 AI 모델을 최적화하여 복잡성을 줄이고 효율성을 높이며 성능 저하 없이 엣지 디바이스에 더 빠르게 배포하세요.
가지치기는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 에서 학습된 모델의 크기와 계산 복잡성을 줄이기 위해 사용되는 모델 최적화 기법입니다. 여기에는 모델의 작업에 덜 중요하거나 중복되는 것으로 확인된 신경망(NN) 내의 가중치 또는 연결과 같은 매개변수를 선택적으로 제거하는 것이 포함됩니다. 주요 목표는 더 적은 계산 리소스와 메모리를 필요로 하는 더 작고 빠른 모델을 만드는 것이며, 성능이나 정확도는 크게 저하되지 않는 것이 이상적입니다. 이 프로세스는 특히 기능이 제한된 디바이스에서 효율적인 모델 배포를 위한 핵심적인 부분입니다. '가지치기'는 일반적인 용어이지만,'모델 가지치기'는 구체적으로 이 기술을 ML 모델에 적용하는 것을 말합니다.
딥러닝(DL) 모델이 정교한 작업을 처리하기 위해 점점 더 커지고 복잡해지면서 연산 능력, 저장 공간, 에너지에 대한 수요도 크게 증가하고 있습니다. 프루닝은 모델을 더 가볍고 효율적으로 만들어 이 문제를 직접적으로 해결합니다. 이러한 최적화는 스토리지 요구량 감소, 작동 중 에너지 소비 감소, 실시간 추론이 필요한 애플리케이션에 중요한 추론 지연 시간 감소 등 여러 가지 이점을 가져다줍니다. 프루닝은 모바일 디바이스, 임베디드 시스템, 효율성이 주요 관심사인 다양한 에지 AI 시나리오 등 리소스가 제한된 환경에서 모델을 배포할 때 특히 유용합니다. 또한 모델을 단순화하여 과적합을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
프루닝 기술은 다양한 AI 영역에 광범위하게 적용됩니다. 다음은 두 가지 구체적인 예입니다:
가지치기 방법은 다양하지만 일반적으로 다음과 같은 주요 범주에 속합니다:
가지치기는 훈련 전(아키텍처 설계에 영향을 미치는), 훈련 과정 중 또는 사전 훈련된 모델에 대한 훈련 후 등 다양한 단계에서 구현할 수 있으며, 종종 손실된 정확도를 회복하기 위해 미세 조정을 수행합니다. 다음과 같은 주요 딥러닝 프레임워크 PyTorch 및 TensorFlow 와 같은 주요 딥 러닝 프레임워크는 다양한 가지치기 전략을 구현할 수 있는 PyTorch 가지치기 튜토리얼과 같은 도구와 튜토리얼을 제공합니다.
가지 치기는 모델 최적화에 사용되는 여러 기술 중 하나입니다. 관련 개념과 구별하는 것이 유용합니다:
이러한 기법은 상호 배타적이지 않으며, 더 높은 수준의 최적화를 달성하기 위해 가지치기와 함께 자주 사용됩니다. 예를 들어, 모델을 먼저 가지치기를 한 다음 효율성을 극대화하기 위해 정량화할 수 있습니다. 최적화된 모델은 종종 다음과 같은 표준 형식으로 내보낼 수 있습니다. ONNX 와 같은 표준 형식으로 내보낼 수 있으며, 다양한 추론 엔진에 걸쳐 폭넓은 배포 호환성을 위해 Ultralytics 내보내기 기능과 같은 도구를 사용합니다.
요약하자면, 가지치기는 다양한 배포 요구 사항에 적합한 효율적인 AI 모델을 생성하는 강력한 기술로, 컴퓨터 비전(CV) 및 기타 ML 작업의 실제 적용에 중요한 역할을 합니다. Ultralytics 허브와 같은 플랫폼은 클라우드 트레이닝을 포함한 도구와 인프라를 제공하여 다음과 같은 모델의 개발과 최적화를 용이하게 해줍니다. YOLOv8 또는 YOLO11
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