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최신 딥러닝 모델의 복잡성은 놀라운 속도로 증가하고 있습니다. 연구 단계에서는 Python과 PyTorch 같은 프레임워크를 사용하여 빠르고 유연하게 모델을 개발하는 것이 중요하지만, 이를 실제 서비스, 즉 프로덕션 환경에 배포하는 것은 전혀 다른 문제입니다. 사용자의 요청에 실시간으로 응답해야 하는 서비스에서 모델의 추론 속도는 비즈니스의 성패를 좌우하는 핵심 요소가 됩니다. PyTorch로 학습한 모델을 그대로 배포할 경우, Python의 GIL(Global Interpreter Lock) 문제와 프레임워크 자체의 오버헤드로 인해 GPU의 성능을 100% 활용하지 못하는 경우가 많습니다.이러한 문제를 해결하기 위한 가장 강력한 솔루션 중 하나가 바로 NVIDIA의 TensorRT입니다. TensorR..

Python으로 정성껏 학습시킨 AI 모델, 어떻게 실제 제품에 적용할지 막막하셨나요? 특히 고성능이 필수적인 C++ 환경에 배포하는 것은 많은 개발자에게 큰 허들입니다. 이 글에서는 ONNX Runtime을 사용하여 Python의 딥러닝 모델을 C++ 애플리케이션에서 놀랍도록 쉽게, 그리고 빠르게 실행하는 방법을 단계별로 알아봅니다. 이 가이드를 통해 여러분의 AI 프로젝트를 연구실에서 실제 현장으로 옮겨보세요!왜 ONNX Runtime을 사용해야 할까요?AI 모델을 배포할 때 우리는 여러 가지 문제에 직면합니다. PyTorch, TensorFlow, Keras 등 다양한 프레임워크에서 만들어진 모델들은 서로 호환되지 않고, Python의 속도 한계는 실시간 처리가 중요한 서비스에 치명적일 수 있습니다..