모델 가지치기는 학습된 모델을 최적화하는 데 중점을 둔 머신 러닝의 중요한 기술입니다. 신경망에서 가중치나 연결과 같이 덜 중요한 매개변수를 제거하여 모델의 복잡성과 크기를 줄임으로써 모델을 간소화합니다. 이 프로세스는 성능을 크게 저하시키지 않으면서도 모델의 효율성을 높여 처리 속도, 메모리 사용량, 에너지 소비 감소 등의 이점을 제공하며, 특히 리소스가 제한된 환경에서 배포할 때 유용합니다.
모델 가지치기를 사용해야 하는 몇 가지 강력한 이유가 있습니다. 첫째, 머신 러닝 모델의 크기가 크게 줄어들어 휴대폰이나 엣지 시스템과 같이 저장 공간이 제한된 디바이스에 배포하기가 더 쉬워집니다. 또한 모델이 작아지면 예측을 생성하는 데 필요한 계산이 줄어들기 때문에 추론 속도도 빨라집니다. 이러한 속도 향상은 자율주행 차량의 물체 감지나 실시간 비디오 분석과 같은 실시간 애플리케이션에 필수적입니다. 또한 프루닝 모델은 에너지 소비량이 적어 배터리로 작동하는 디바이스와 지속 가능한 AI를 지향하는 대규모 데이터 센터에 매우 중요한 이점을 제공합니다.
모델 가지치기는 크게 두 가지 유형으로 분류할 수 있습니다:
모델 가지치기는 매개변수를 제거하여 모델 크기를 줄이지만, 모델 정량화 및 지식 증류와 같은 다른 기법은 대체 최적화 전략을 제공합니다. 정량화는 가중치의 정밀도를 낮추어(예: 32비트 부동 소수점에서 8비트 정수로) 모델 구조를 변경하지 않고도 모델 크기를 줄이고 계산을 가속화합니다. 지식 증류는 더 크고 복잡한 '교사' 모델의 행동을 모방하도록 더 작은 '학생' 모델을 학습시킵니다. 이러한 기술은 종종 더 큰 효율성 향상을 달성하기 위해 가지 치기와 함께 사용됩니다. 예를 들어, 먼저 모델을 가지치기하여 크기를 줄인 다음 정량화하여 배포를 위한 성능을 더욱 최적화할 수 있습니다.
모델 가지치기는 다양한 도메인, 특히 컴퓨팅 리소스가 제한적이거나 효율성이 가장 중요한 분야에 널리 적용됩니다. 몇 가지 주요 애플리케이션은 다음과 같습니다:
모델 가지치기는 효율적인 머신러닝 모델을 배포하기 위한 필수적인 최적화 기법입니다. 모델 크기와 복잡성을 줄임으로써 추론 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄이며 에너지 소비를 줄일 수 있습니다. Ultralytics 은 다양한 배포 시나리오에서 컴퓨터 비전 애플리케이션의 실용성과 효율성을 향상시키는 가지치기와 같은 기술을 포함하여 사용자가 모델을 최적화하는 데 도움이 되는 도구와 리소스 모음을 제공합니다.