소프트웨어 공장

1. 개요 및 작성 배경딥러닝 모델의 성능이 날이 갈수록 발전하면서 모델의 크기와 연산량도 함께 비대해지고 있습니다. 이로 인해 서버 비용이 증가할 뿐만 아니라, 스마트폰이나 임베디드 기기 같은 자원이 제한된 환경(On-Device AI)에 모델을 배포하는 데 큰 걸림돌이 되고 있습니다. 따라서 모델의 정확도는 최대한 유지하면서 크기를 줄이고 연산 속도를 높이는 '모델 경량화 및 최적화' 기술은 이제 선택이 아닌 필수입니다. 본 글에서는 PyTorch 환경에서 바로 적용할 수 있는 대표적인 3대 경량화 기법인 양자화(Quantization), 가지치기(Pruning), 지식 증류(Knowledge Distillation)의 개념을 살펴보고 실무 핵심 코드를 공유합니다.핵심 요약 3줄양자화(Quantiza..

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..

딥러닝 모델을 연구하고 학습시키는 단계에서는 모델의 정확도가 가장 중요한 지표입니다. 하지만 이렇게 완성된 모델을 실제 서비스 환경에 배포할 때는 이야기가 달라집니다. 실시간으로 밀려드는 요청을 지연 없이 처리하려면 낮은 레이턴시(정체 시간)와 높은 처리량이 필수적이기 때문입니다.많은 개발자가 PyTorch로 모델을 성공적으로 학습시키고도 배포 환경에서의 속도 저하로 고민하곤 합니다. 이러한 가려운 부분을 긁어줄 수 있는 강력한 해결책이 바로 NVIDIA의 TensorRT입니다. 하드웨어의 잠재력을 극한으로 끌어올려 서비스 운영 비용을 절감하고 사용자 경험을 혁신할 수 있는 TensorRT 최적화 기법을 기초부터 실전 코드까지 자세히 살펴보겠습니다.핵심 요약 3줄TensorRT의 핵심 가치: NVIDIA..

딥러닝 모델을 연구하고 개발할 때 PyTorch는 강력하고 유연한 환경을 제공합니다. 하지만 실제 서비스 환경에 모델을 배포하거나, 모바일 및 임베디드 기기처럼 자원이 제한된 환경에서 모델을 구동할 때는 프레임워크의 무거운 무게가 걸림돌이 되기도 합니다. 이러한 이종 환경 간의 장벽을 허물고 배포 효율성을 극대화하기 위해 개발된 표준이 바로 ONNX입니다. 이번 글에서는 PyTorch 모델을 ONNX 포맷으로 변환하고, ONNX Runtime을 통해 고성능 인퍼런스를 구현하는 방법을 구체적으로 알아보겠습니다.핵심 요약 3줄ONNX는 서로 다른 딥러닝 프레임워크 간에 모델을 공유하고 실행할 수 있도록 지원하는 개방형 표준 포맷입니다.PyTorch의 torch.onnx.export 함수를 사용하면 몇 줄의 ..

딥러닝 기술이 발전하면서 영상 데이터를 실시간으로 처리하는 컴퓨터 비전 기술이 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 특히 공장 자동화, 스마트 CCTV, 자율주행 로봇 등 프론트엔드나 엣지 단에서 실시간으로 사물을 인지하는 기술은 현대 임베디드 및 소프트웨어 개발에서 매우 중요한 축을 담당합니다. 이번 포스팅에서는 파이썬 환경에서 PyTorch 기반의 객체 탐지 모델과 OpenCV 라이브러리를 결합하여, 웹캠 입력 영상을 실시간으로 분석하고 시각화하는 파이프라인을 구축하는 방법을 알아보겠습니다.핵심 요약 3줄PyTorch 기반의 경량화된 YOLOv5 모델과 OpenCV를 연동하여 실시간 객체 탐지 시스템을 구현합니다.웹캠의 프레임별 영상 데이터를 받아와서 딥러닝 모델의 입력으로 넣고 bounding box..

인공지능과 컴퓨터 비전 기술이 빠르게 발전하면서 우리 주변에서도 객체 탐지 기술을 쉽게 접할 수 있게 되었습니다. 자율주행 자동차가 보행자를 인식하거나, 스마트 팩토리에서 불량품을 골라내는 과정 모두 객체 탐지 기술을 기반으로 작동합니다. 하지만 막상 프로젝트를 시작하려고 하면 어떤 모델을 선택해야 할지 막막할 때가 많습니다. 이번 글에서는 가장 대표적인 객체 탐지 모델인 YOLO와 Faster R-CNN의 핵심 개념을 알아보고, 상황에 맞는 올바른 모델 선택 기준을 공유하고자 합니다.핵심 요약 3줄객체 탐지는 이미지 내 객체의 위치(Localization)와 종류(Classification)를 동시에 예측하는 기술입니다.YOLO는 속도가 빠른 1단계(One-stage) 탐지 모델로 실시간 서비스 구현에..

컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝 모델을 처음부터 학습시키는 것은 막대한 데이터와 연산 자원이 필요합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 대형 데이터셋으로 미리 학습된 가중치를 활용하는 전이 학습(Transfer Learning)이 대세로 자리 잡았습니다. 이번 포스팅에서는 현업과 연구에서 가장 널리 쓰이는 대표적인 사전 학습된 모델인 VGG와 ResNet의 핵심 구조를 살펴보고, PyTorch를 활용해 실무에 적용하는 방법을 알아보겠습니다.핵심 요약 3줄사전 학습된 모델은 대규모 데이터셋(ImageNet 등)에서 검증된 가중치를 가져와 학습 속도와 성능을 극대화합니다.VGG는 3x3 커널을 일관되게 사용하여 네트워크를 깊게 쌓았고, ResNet은 스킵 커넥션 기반의 잔차 블록으로 기울기 소실을 해결했습니다.P..

최근 생성형 AI 기술이 급격히 발전하면서 데이터를 직접 만들어내는 모델에 대한 관심이 어느 때보다 높습니다. 그 중심에는 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 두 모델이 서로 경쟁하며 성장하는 GAN(Generative Adversarial Network)이 있습니다. 이번 포스팅은 딥러닝 입문자가 생성 모델의 원리를 쉽게 이해하고 실무에 적용해 볼 수 있도록 MNIST 데이터셋을 활용한 이미지 생성 실험 과정을 정리했습니다. 핵심 요약 3줄GAN은 두 개의 네트워크가 경쟁하며 데이터 분포를 학습하는 알고리즘입니다.PyTorch의 torchvision을 통해 MNIST 데이터를 로드하고 전처리하는 과정을 거칩니다.생성자와 판별자의 손실 함수를 번갈아 최적화하여 현실적인 이미..

인공지능 분야에서 가장 흥미로운 주제 중 하나인 생성 모델, 그중에서도 가장 널리 알려진 GAN에 대해 이야기해보려 합니다. GAN은 단순히 데이터를 분류하는 것을 넘어, 세상에 없던 새로운 데이터를 스스로 만들어낸다는 점에서 혁신적입니다. 이번 글에서는 GAN이 무엇인지, 그리고 어떻게 작동하는지 기초적인 개념부터 실제 개발 시 고려해야 할 사항까지 정리했습니다.핵심 요약GAN은 생성자와 판별자가 서로 경쟁하며 데이터의 품질을 높이는 비지도 학습 모델입니다.생성자는 진짜 같은 가짜를 만들고, 판별자는 이를 걸러내는 과정을 통해 학습이 진행됩니다.학습 과정에서 모드 붕괴와 같은 문제가 발생할 수 있어, 모델의 안정적인 구조 설계가 중요합니다.1. GAN이란 무엇인가Generative Adversarial..

딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP)를 구현할 때 Transformer 아키텍처는 이제 빼놓을 수 없는 표준이 되었습니다. 수많은 오픈소스 거대 언어 모델이 쏟아져 나오는 지금, 이를 가장 쉽고 빠르게 다룰 수 있도록 도와주는 도구가 바로 Hugging Face의 transformers 라이브러리입니다. 이번 글에서는 복잡한 딥러닝 아키텍처 구현에 시간을 쏟는 대신, 이미 검증된 사전 학습 모델을 가져와 내 데이터에 맞게 PyTorch 환경에서 파인튜닝(미세조정)하는 실전 가이드를 소개해 드리겠습니다.핵심 요약 3줄Hugging Face의 pipeline을 사용하면 단 몇 줄의 코드만으로 감성 분석, 요약 등의 NLP 태스크를 즉시 수행할 수 있습니다.AutoModel과 AutoTokenizer를 활용하여..