TorchScript, ONNX

출처: Claude 3.7 Sonnet

 

토치스크립트(TorchScript)

토치스크립트는 PyTorch 모델을 직렬화하고 최적화하기 위한 PyTorch의 중간 표현(Intermediate Representation) 방식입니다. 주요 특징은:

• PyTorch 모델을 Python 의존성 없이 실행 가능한 형태로 변환합니다
• C++와 같은 고성능 환경에서 모델을 배포할 수 있게 해줍니다
• JIT(Just-In-Time) 컴파일을 통해 모델 최적화를 지원합니다
• torch.jit.script나 torch.jit.trace 메서드를 사용하여 PyTorch 모델을 변환합니다

ONNX(Open Neural Network Exchange)

ONNX는 다양한 딥러닝 프레임워크 간의 모델을 교환하기 위한 개방형 포맷입니다. 주요 특징은:

• Microsoft, Facebook, AWS 등이 주도하여 개발한 오픈 포맷입니다
• PyTorch, TensorFlow, MXNet 등 다양한 프레임워크 간 모델 변환을 지원합니다
• 모델 최적화, 추론 가속화를 위한 도구를 제공합니다
• 다양한 하드웨어 및 플랫폼에서 일관된 성능을 낼 수 있도록 설계되었습니다

차이점과 관계

토치스크립트는 PyTorch 전용 솔루션인 반면, ONNX는 여러 프레임워크 간 호환성을 위한 범용 솔루션입니다. PyTorch 모델을 토치스크립트로 변환한 후 ONNX 포맷으로 내보내는 워크플로우가 일반적입니다. 이렇게 하면 PyTorch에서 개발한 모델을 TensorFlow 서빙, ONNX 런타임, TensorRT 등 다양한 추론 엔진에서 실행할 수 있습니다.