728x90 EDGE_AI1 [PYTHON] 모델 경량화 기법 2가지 : 양자화와 가지치기의 차이 및 실무 해결 방법 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)과 온디바이스 AI(On-device AI)의 시대인 2026년, 거대 모델을 단순히 고성능 서버에서 돌리는 것을 넘어 모바일이나 임베디드 기기에서 효율적으로 구동하는 기술은 선택이 아닌 필수입니다. 수억 개의 파라미터를 가진 모델을 실시간 서비스에 적용하기 위해 개발자가 마주하는 가장 큰 장벽은 '지연 시간(Latency)'과 '메모리 점유(Memory Footprint)'입니다. 이를 해결하기 위한 파이썬(Python) 기반의 핵심 기술이 바로 모델 양자화(Quantization)와 가지치기(Pruning)입니다.양자화는 데이터의 정밀도를 낮추어 연산 속도를 높이고, 가지치기는 불필요한 연결을 제거하여 모델을 가볍게 만듭니다. 본 포스팅에서는 두 기법의 수학적/.. 2026. 4. 17. 이전 1 다음 728x90
