728x90 MODEL_SERIALIZATION1 [PYTHON] JIT Compilation 모델 배포 최적화 방법 2가지와 성능 해결책 7가지 딥러닝 모델을 연구실의 실험 공간에서 실제 서비스 환경(Production)으로 끌어올릴 때 가장 큰 걸림돌은 파이썬(Python)의 런타임 오버헤드입니다. 파이썬은 유연하지만 전역 인터프리터 락(GIL)과 동적 타입 시스템으로 인해 고성능 추론 환경에서는 병목 현상을 일으킵니다. 이를 해결하기 위해 PyTorch는 TorchScript라는 JIT(Just-In-Time) 컴파일러 아키텍처를 제공합니다.TorchScript를 사용하면 파이썬 코드를 중간 표현(Intermediate Representation, IR)으로 변환하여 파이썬 인터프리터 없이도 C++ 환경이나 모바일 기기에서 독립적으로 실행할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 2026년 고성능 AI 배포 트렌드에 맞춰 Tracing과 Scripti.. 2026. 4. 17. 이전 1 다음 728x90
