인공지능 모델을 학습시킨 후 가장 처음 마주치는 어려움은 '배포'입니다. 연구실이나 로컬 PC 환경에서는 잘 동작하던 PyTorch 코드가 실제 환경이나 리소스가 제한된 엣지 디바이스에서는 먹통이 되거나 느려지는 일이 발생합니다.이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 플랫폼 간의 호환성을 보장하는 ONNX(Open Neural Network Exchange) 포맷이 많이 쓰입니다. 이번 포스팅에서는 PyTorch로 개발한 모델을 ONNX로 변환하고, 클라우드(AWS, FastAPI)와 엣지(TensorRT, 라즈베리파이) 환경에 맞춰 최적화하고 배포하는 방법을 살펴보겠습니다.핵심 요약ONNX 변환의 필요성: PyTorch 모델을 ONNX 표준 포맷으로 변환하면 다양한 프레임워크와 하드웨어 가속 엔진(Tens..