전체 글50 Post-Training Quantization과 Quantization-Aware Training의 차이 딥러닝 모델은 일반적으로 FP32(Floating Point 32-bit) 형식의 가중치를 사용한다. 하지만 모델 크기가 커질수록 메모리 사용량이 증가하고 추론 속도가 느려질 수 있다.특히 모바일 기기나 임베디드 환경에서는 제한된 자원 안에서 모델을 실행해야 하기 때문에 모델을 더 작고 빠르게 만드는 과정이 필요하다.이때 사용되는 대표적인 최적화 기법이 양자화(Quantization)이다.양자화란 무엇인가양자화는 모델이 사용하는 숫자 표현 방식을 더 작은 비트 수로 변환하는 기술이다.예를 들어 FP32 가중치를 INT8 형태로 변환하면 메모리 사용량을 줄일 수 있고 추론 속도도 향상될 수 있다.다만 숫자 표현 범위가 줄어들기 때문에 일부 모델에서는 정확도가 감소할 수 있다.Post-Training Qua.. 2026. 6. 19. 딥러닝 모델을 ONNX와 TensorRT로 변환하는 이유 딥러닝 모델은 일반적으로 PyTorch나 TensorFlow와 같은 프레임워크에서 학습된다. 하지만 학습이 완료된 모델을 실제 서비스 환경에 배포할 때는 학습 환경과 실행 환경이 서로 다른 경우가 많다.예를 들어 서버 환경, 엣지 디바이스, 모바일 기기 등 다양한 환경에서 모델을 실행해야 할 수 있다. 이때 모델을 ONNX나 TensorRT와 같은 포맷으로 변환하면 더 효율적으로 배포하고 실행할 수 있다.모델 변환이 필요한 이유학습 단계에서는 모델의 정확도 향상이 중요하지만 서비스 단계에서는 추론 속도와 자원 사용량이 더욱 중요해진다.예를 들어 객체 탐지 모델이 이미지 한 장을 분석하는 데 1초가 걸린다면 실시간 서비스에서는 사용하기 어렵다.따라서 실제 서비스에서는 모델을 최적화하여 더 빠르게 실행할 수.. 2026. 6. 19. Kubernetes란 무엇일까? Docker와의 관계 이해하기 Kubernetes의 기본 개념과 Docker와의 관계Docker를 사용하면 애플리케이션을 컨테이너 형태로 쉽게 배포할 수 있다. 하지만 서비스 규모가 커지면서 컨테이너 수가 많아지면 새로운 관리 문제가 발생하게 된다.예를 들어 수십 개 또는 수백 개의 컨테이너를 운영해야 하는 환경에서는 컨테이너의 실행 상태를 확인하고, 장애가 발생했을 때 자동으로 복구하며, 트래픽을 여러 서버에 분산하는 기능이 필요하다.이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 Kubernetes이다.Kubernetes란 무엇인가Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션을 자동으로 배포하고 관리하기 위한 컨테이너 오케스트레이션(Container Orchestration) 플랫폼이다.쉽게 말해 여러 개의 컨테이너를 효율적으로 운영하.. 2026. 6. 15. Docker Compose는 언제 사용할까? Dockerfile과의 차이점 Docker Compose는 어떤 상황에서 유용하며, Dockerfile과 어떤 차이가 있을까?Docker를 사용하다 보면 Dockerfile과 Docker Compose라는 용어를 자주 접하게 된다.두 기술 모두 Docker 환경에서 사용되지만 목적과 역할은 서로 다르다.Dockerfile은 이미지를 만들기 위한 설정 파일이고 Docker Compose는 여러 컨테이너를 함께 관리하기 위한 도구이다.Dockerfile이란?Dockerfile은 Docker 이미지를 생성하기 위한 설정 파일이다.어떤 운영체제를 사용할지, 어떤 라이브러리를 설치할지, 어떤 명령어를 실행할지 등을 정의한다.예를 들어 Python 환경에서 FastAPI 서버를 실행하기 위해서는 Python 이미지 선택, 필요한 패키지 설치, .. 2026. 6. 15. Docker 이미지(Image)와 컨테이너(Container)의 차이 Docker 이미지(Image)와 컨테이너(Container)의 차이Docker를 처음 접하면 이미지(Image)와 컨테이너(Container)를 같은 개념으로 생각하기 쉽다. 하지만 두 개념은 역할과 목적이 서로 다르다.Docker를 효과적으로 사용하기 위해서는 이미지와 컨테이너의 차이를 이해하는 것이 중요하다.Docker란 무엇인가Docker는 애플리케이션과 실행 환경을 하나의 패키지로 묶어 어디서든 동일하게 실행할 수 있도록 지원하는 컨테이너 기반 플랫폼이다.개발 환경과 운영 환경이 달라 발생하는 문제를 줄이고 배포 과정을 단순화할 수 있다는 장점이 있다.Docker 이미지(Image)Docker 이미지는 컨테이너를 생성하기 위한 설계도 또는 템플릿이다.애플리케이션 실행에 필요한 코드, 라이브러리,.. 2026. 6. 15. RAG 시스템에서의 Agent 개념과 구현 방법 기존 RAG 시스템은 사용자의 질문이 들어오면 관련 문서를 검색하고 그 내용을 기반으로 답변을 생성하는 방식으로 동작한다.하지만 복잡한 질문이 들어오거나 여러 단계의 작업이 필요한 경우에는 단순 Retrieval만으로 해결하기 어려운 상황이 발생할 수 있다.이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 Agent이다.Agent란 무엇인가Agent는 LLM이 단순히 답변만 생성하는 것이 아니라, 상황에 따라 필요한 작업을 스스로 선택하고 실행할 수 있도록 만든 구조이다.즉 단순한 질문 응답 모델이 아니라 "어떤 작업을 수행해야 하는지 판단하는 AI 시스템"에 가깝다.예를 들어 사용자의 질문에 따라 문서를 검색할 수도 있고, 웹 검색을 수행할 수도 있으며, 계산 도구나 외부 API를 호출할 수도 있다.기존 RA.. 2026. 5. 10. 이전 1 2 3 4 5 ··· 9 다음