양자화1 머신러닝 모델 압축 및 경량화에 대한 모든 것: 효과적인 기술과 실무 가이드 머신러닝은 오늘날 데이터 기반 산업의 중심에 서 있습니다. 그러나 고성능을 요구하는 대형 모델은 종종 높은 연산 자원과 메모리를 소비합니다. 특히, 실시간 응답이 중요한 애플리케이션(예: 모바일 앱, IoT 디바이스)이나 제한된 자원 환경에서는 이러한 무거운 모델을 그대로 사용할 수 없습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 모델 압축 및 경량화 기술이 필수적으로 떠오르고 있습니다. 모델을 압축하면 연산 비용이 줄어들고, 메모리 사용량이 감소하며, 배포가 간소화되는 장점이 있습니다. 이번 글에서는 모델 압축 및 경량화를 위한 주요 기술과 이를 실무에서 어떻게 활용할 수 있는지 깊이 있는 내용을 제공합니다. 다양한 방법론과 기술을 체계적으로 분석하며, 관련 팁도 함께 제공하겠습니다. 또한, 각 방법의 장단점과.. 2025. 1. 22. 이전 1 다음