728x90 LatencyLogging1 [PYTHON] Decorator를 활용한 모델 추론 레이턴시(Latency) 로깅 시스템 설계 : 성능 최적화를 위한 7가지 해결 방법 딥러닝 모델을 실제 서비스 환경(Production)에 배포할 때, 가장 중요한 지표 중 하나는 바로 레이턴시(Latency)입니다. 모델의 정확도가 아무리 높더라도 추론 속도가 느리다면 사용자 경험은 저하될 수밖에 없습니다. 특히 실시간 추천 시스템이나 자율 주행, 금융 트레이딩 시스템에서는 밀리초(ms) 단위의 지연 시간이 비즈니스의 성패를 가릅니다. 본 포스팅에서는 파이썬의 강력한 문법인 데코레이터(Decorator)를 활용하여, 모델 소스 코드를 수정하지 않고도 우아하게 추론 시간을 측정하고 로깅 시스템을 구축하는 전문적인 설계 패턴과 7가지 실무 예제를 다룹니다.1. 왜 데코레이터인가? 추론 로깅 시스템의 핵심 설계 원칙모델 추론 코드는 핵심 로직(Tensor 연산, 전처리 등)에 집중해야 합니.. 2026. 4. 14. 이전 1 다음 728x90
