시간 절약, 성능 향상 및 더욱 스마트한 프로젝트 구축을 위한 올바른 AI 모델 형식 선택

모든 AI 모델 형식이 동일하게 만들어지는 것은 아닙니다. 각 형식이 무엇이고, 왜 중요한지, 그리고 올바른 선택을 통해 효율성, 보안 및 성과를 극대화하는 방법을 소개합니다.     

인공지능 모델은 오늘날 가장 흥미로운 기술의 핵심입니다. 챗봇을 구동하는 대규모 언어 모델(LLM)부터 의료 영상에 사용되는 비전 모델, 전자상거래 플랫폼의 추천 엔진에 이르기까지, 인공지능 모델은 원시 데이터를 유용한 통찰력과 경험으로 전환하는 엔진입니다. 가장 단순하게 말하면, AI 모델은 방대한 데이터 세트에서 패턴을 학습하여 예측, 분류 또는 출력을 생성하는 훈련된 시스템입니다. 

하지만 모델을 학습하는 것은 전체 과정의 절반에 불과합니다. 모델이 생성되면 저장, 공유, 배포가 필요한데, 바로 이 부분에서 모델 형식이 중요한 역할을 합니다. 형식은 모델의 저장 방식뿐만 아니라 실제 실행 방식까지 결정합니다. 성능, 효율성, 호환성, 심지어 보안까지 이러한 선택에 달려 있습니다. 

문제는 단 하나의 "AI 모델 형식"만 있는 것이 아니라, 다양한 사용 사례에 맞춰 개발된 다양한 AI 모델 생태계가 점점 더 확대되고 있다는 것입니다. 강력한 클라우드 서버에서 완벽하게 작동하는 형식이 모바일 기기에서는 제대로 작동하지 않을 수 있습니다. 빠른 실험에 적합한 형식이 기업 환경에는 확장성이 떨어질 수 있습니다. 이처럼 다양한 옵션이 존재하기 때문에 개발자, 연구원, 비즈니스 리더 모두 자신의 프로젝트에 가장 적합한 형식을 찾는 데 어려움을 겪는 것은 당연한 일입니다. 

이 가이드에서는 가장 일반적인 AI 모델 형식을 분석하고, 이러한 모델이 어떤 면에서 좋은지(그리고 어떤 면에서 부족한지) 설명하며, 시간과 비용을 절약하고 AI 프로젝트를 이론이 아닌 실제로 구현할 수 있는 더 현명한 선택을 하는 데 도움을 드립니다. 

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GGML 및 GGUF, 가벼운 추론을 위한 양자화 모델

 GGML과 GGUF는 밀접한 관련이 있는 포맷으로, AI 모델을 더 작고 가벼운 하드웨어에서 실행하기 쉽게 만드는 것을 주요 목표로 설계되었습니다. 양자화라는 프로세스를 통해 이를 달성합니다. 양자화는 모델에 사용되는 숫자의 정밀도를 낮추는 과정입니다(예: 16비트 또는 32비트 가중치를 4비트 또는 8비트 버전으로 변환). 양자화가 잘 이루어지면 모델의 크기와 하드웨어 요구 사항을 획기적으로 줄이는 동시에 정확도는 약간만 떨어집니다. 

이러한 특징으로 인해 GGML과 GGUF는 고성능 GPU가 없는 기기에서 로컬로 AI 모델을 실행하려는 사용자에게 특히 매력적입니다. 실제로 두 형식 모두 CPU에서 직접 추론을 수행할 수 있으며, 특수 그래픽 하드웨어 대신 RAM이 워크로드를 처리합니다. 즉, 가벼운 노트북이나 데스크톱에서도 특수 가속 카드 없이 상당히 복잡한 모델을 실행할 수 있습니다. 

또 다른 장점은 배포의 간편함입니다. GGML 또는 GGUF에 저장된 모델은 일반적으로 단일 파일로 패키징되어 다양한 플랫폼에서 쉽게 이동, 공유 및 설정할 수 있습니다. 특히 GGUF는 파일 내부에 더욱 풍부한 메타데이터(예: 더욱 자세한 아키텍처 정보)를 추가하여 구성 문제를 해결함으로써 GGML을 개선했습니다. 또한 LLaMA 기반 모델 이외의 지원도 확장하여 형식의 활용도를 높였습니다. 

하지만 이러한 장점에는 단점이 있습니다. 이러한 형식은 추론(훈련된 모델 실행)을 위해 만들어졌기 때문에 훈련이나 미세 조정을 지원하지 않습니다. 모델 훈련을 계속하려면 먼저 다른 형식으로 변환해야 하며, 훈련이 완료되면 다시 원래 형식으로 변환해야 할 수도 있습니다. 양자화는 강력하지만, 필연적으로 어느 정도의 품질 손실이 발생합니다. 즉, 출력 결과가 전체 정밀도 모델에서 생성된 결과만큼 정확하지 않을 수 있습니다. 

실제로 GGML과 GGUF는 제한된 하드웨어에서 기존 모델을 실행하고 속도와 효율성을 위해 약간의 정확도 저하를 감수할 의향이 있는 사용자에게 가장 적합합니다. 

주요 이점: 

• • • CPU 사용에 최적화되어 있으며 GPU가 필요하지 않습니다.
    • 더 작고 빠른 모델에 대한 양자화를 지원합니다.
    • 간단한 단일 파일 형식으로 패키징됨
    • 최소한의 설정으로 다양한 플랫폼에서 작동합니다.

주요 단점: 

• • • 직접 훈련하거나 미세 조정할 수 없음
    • 양자화는 어떤 경우에는 정확도를 떨어뜨릴 수 있습니다.

PyTorch 형식은 실험에 유연성을 제공합니다.

Meta의 지원을 받는 PyTorch는 AI 연구 개발에서 가장 널리 사용되는 프레임워크 중 하나가 되었습니다. PyTorch의 인기는 실행별로 정의되는(Define-by-Run) 방식에서 비롯됩니다. 즉, PyTorch는 실행 전에 전체 모델 아키텍처를 구축하는 대신, 코드가 실행됨에 따라 동적으로 아키텍처를 구축합니다. 이러한 유연성 덕분에 연구자와 개발자는 새로운 모델 설계를 쉽게 실험하고, 더욱 효율적으로 디버깅하고, 아키텍처를 즉석에서 조정할 수 있습니다. 

PyTorch에서 모델을 저장할 때 일반적으로 사용되는 두 가지 주요 파일 형식은 다음과 같습니다. 

• • • .pt 파일에는 모델을 배포하는 데 필요한 모든 것이 포함되어 있으므로 모델을 학습 단계에서 프로덕션 단계로 옮길 때 가장 적합한 선택입니다.
    • .pth 파일은 일반적으로 모델 가중치와 매개변수를 저장하는 데 사용되며, 학습 중 체크포인트로 사용되는 경우가 많습니다. 이를 통해 개발자는 처음부터 다시 시작하지 않고도 학습을 일시 중지, 조정 및 재개할 수 있습니다. 

PyTorch의 가장 큰 장점 중 하나는 접근성입니다. 이 프레임워크는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 Python으로 작성되어 긴밀하게 통합되어 있습니다. 구문은 "Pythonic"한 느낌을 주는데, 이는 Python 코드의 규칙과 가독성 기준을 따르기 때문입니다. 즉, 간단하고 명확하며 직관적으로 작성할 수 있습니다. 이미 많은 개발자, 연구자, 학생들이 업무에 Python을 사용하고 있기 때문에 이러한 특징은 초보자의 학습 곡선을 낮춰줍니다. PyTorch는 익숙하지 않은 프로그래밍 패러다임을 배우도록 강요하는 대신, 이미 보유하고 있을 가능성이 높은 기술을 적용할 수 있도록 하여 아이디어를 프로토타이핑하고 빠르게 구현할 수 있도록 지원합니다.  

PyTorch는 방대한 개발자 커뮤니티와 Hugging Face와 같은 저장소와의 긴밀한 통합을 통해 도구, 튜토리얼, 사전 학습된 모델로 구성된 풍부한 생태계를 제공합니다. 이러한 지원은 실험을 가속화하고 다른 사람들의 작업을 쉽게 기반으로 구축할 수 있도록 해줍니다. 

하지만 PyTorch를 연구용으로 선호하게 만드는 바로 그 유연성이 대규모 프로덕션 배포에는 비효율적일 수 있습니다. PyTorch 형식으로 저장된 모델은 기본적으로 더 많은 공간을 차지하기 때문에 리소스가 제한된 환경에서는 성능이 저하될 수 있습니다. 또한 PyTorch는 Python에 가장 적합하기 때문에 다른 환경에서도 모델을 사용할 수 있지만, Python 외의 환경에서는 지원이 제한적일 수 있습니다. 

또 다른 중요한 주의 사항: PyTorch 포맷은 Python 전용 데이터 저장 방식인 pickle을 사용하여 직렬화됩니다. pickle은 편리하지만, 파일에 실행 코드가 포함될 수 있기 때문에 보안 위험이 될 수 있습니다. 검증되지 않은 출처에서 .pt 또는 .pth 파일을 열면 취약점이 발생할 수 있습니다. 개발자는 모델의 출처를 주의 깊게 파악하고 공유할 때 안전 수칙을 준수해야 합니다. 

간단히 말해, PyTorch 포맷은 유연성과 실험이 우선순위일 때 빛을 발하지만, 엔터프라이즈급 대규모 배포에는 가장 효율적인 선택이 아닐 수 있습니다. 

주요 이점: 

• • • 직관적이고 Python적인 구문으로 쉽게 배울 수 있습니다.
    • 실행 중 동적 모델 변경을 지원합니다.
    • 대규모 커뮤니티와 Hugging Face 생태계의 지원을 받음

주요 단점: 

• • • 대규모 생산 작업에는 효율성이 떨어집니다.
    • 대안에 비해 더 큰 기본 모델 크기
    • 주로 Python 환경용으로 설계되었습니다.
    • 신뢰할 수 없는 출처에서 파일이 제공되는 경우 피클 직렬화로 인한 보안 위험

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프로덕션을 위해 빌드된 TensorFlow 형식

Google에서 개발한 TensorFlow는 가장 널리 채택된 AI 프레임워크 중 하나로, 특히 확장성, 안정성, 그리고 크로스 플랫폼 배포가 가장 중요한 프로덕션 환경에서 그 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 연구 및 실험용으로 자주 사용되는 PyTorch와 달리, TensorFlow는 프로덕션 환경에서의 적합성을 염두에 두고 설계되어 기업 환경에 매우 적합합니다. 이를 지원하기 위해 TensorFlow는 다양한 배포 유형에 최적화된 여러 모델 형식을 제공합니다. 

TensorFlow SavedModel: 엔터프라이즈급 배포 

SavedModel 형식은 TensorFlow의 기본이자 가장 포괄적인 옵션입니다. 단일 파일을 저장하는 대신 매개변수, 가중치, 계산 그래프 및 메타데이터가 포함된 전체 파일 디렉터리를 저장합니다. 이 구조 덕분에 원본 코드 없이도 모델을 추론에 사용할 수 있으며, 이는 재현성과 이식성이 중요한 엔터프라이즈 배포에 큰 이점을 제공합니다. 

SavedModel은 모든 것을 캡슐화할 수 있는 능력 덕분에 대규모 생산에 이상적이지만, 파일 크기가 커지고 관리가 복잡해지고 간단한 형식에 비해 학습 곡선이 가파르다는 단점이 있습니다. 

주요 이점: 

• • • 가중치, 매개변수 및 그래프 저장을 포함한 포괄적인 기능
    • 생산 및 재현성을 위해 최적화됨
    • 플랫폼과 환경에서 작동합니다

주요 단점: 

• • • 관리하기 어려울 수 있는 더 크고 여러 개의 파일 형식
    • 초보자에게는 배우기 더 어렵습니다
    • 일부 장치 대상에 대한 변환이 필요합니다.

 TensorFlow Lite: 모바일 및 엣지 디바이스를 위한 AI 

TensorFlow Lite(TFLite)는 스마트폰, IoT 기기, 임베디드 시스템 등 컴퓨팅 리소스가 부족한 환경에 최적화되어 있습니다. 양자화, 그래프 단순화, 사전 컴파일(AOT) 등의 기술을 사용하여 모델 크기를 줄여 저전력 하드웨어에서 실행될 수 있을 만큼 가볍고 효율적인 모델을 구현합니다. 

이러한 점 때문에 TFLite는 휴대폰의 실시간 이미지 인식이나 IoT 기기의 내장형 얼굴 인식과 같은 애플리케이션에 특히 유용합니다. 하지만 양자화 및 기타 최적화 과정에서 정확도가 다소 떨어질 수 있으며, TFLite는 추론용으로만 사용되므로 학습에는 사용할 수 없습니다. 또한, 간소화된 특성으로 인해 디버깅이 더욱 복잡해질 수 있습니다. 

주요 이점: 

• • • 모바일 및 저전력 하드웨어에서 효과적으로 실행됩니다.
    • 더 작은 단일 파일 모델을 생성합니다.
    • 크로스 플랫폼 배포 지원

주요 단점: 

• • • 양자화로 인한 일부 정확도 손실
    • 훈련이나 미세 조정을 위해 제작되지 않았습니다.
    • 디버깅 및 오류 추적은 어려울 수 있습니다.

TensorFlow.js LayersModel: 브라우저의 AI 

LayersModel 포맷은 TensorFlow 모델을 TensorFlow.js를 통해 브라우저에서 직접 실행할 수 있도록 합니다. .json 파일(계층 정의, 아키텍처 및 가중치 매니페스트 포함)과 하나 이상의 .bin 파일(가중치 값 저장)의 조합으로 저장되는 이 포맷을 통해 AI는 클라이언트 측에서 완전히 실행될 수 있습니다. 

이 접근 방식을 사용하면 백엔드 인프라 없이 브라우저에서 모델을 학습하고 실행할 수 있습니다. 이는 데이터가 기기 외부로 유출되지 않으므로 개인정보 보호 및 배포 용이성 측면에서 큰 이점을 제공합니다. 예를 들어, 개발자는 사용자 브라우저에서 직접 실행되는 웹 애플리케이션에 이미지 분류기를 내장할 수 있습니다. 하지만 모델 크기가 제한되고, 사용 중인 브라우저와 기기에 따라 성능이 크게 달라진다는 단점이 있습니다. 

주요 이점: 

• • • 백엔드 인프라가 필요하지 않습니다
    • 로컬 실행은 강력한 개인 정보 보호를 제공합니다.
    • 웹 앱과 쉽게 통합 가능

주요 단점: 

• • • 제한된 모델 크기 및 복잡성
    • 브라우저/기기 기능에 의존
    • 다른 TensorFlow 형식에서 변환이 필요할 수 있습니다.

 모두 합치기 

TensorFlow의 강점은 다양한 환경에서의 유연성에 있습니다. SavedModel은 엔터프라이즈 및 프로덕션 배포에 필수적인 도구이며, TFLite는 AI를 모바일 및 엣지 환경으로 확장하고, LayersModel은 서버 없이 브라우저 기반 인텔리전스를 구현합니다. 이러한 포맷들이 결합되어 TensorFlow는 다른 프레임워크가 따라올 수 없는 뛰어난 성능을 제공하지만, 각 포맷은 복잡성, 정확성, 확장성 측면에서 나름의 장단점을 가지고 있습니다. 

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Keras는 초보자에게 간편함을 제공합니다

TensorFlow는 대규모 프로덕션급 AI를 위한 강력한 성능과 유연성을 제공하지만, 초보자에게는 복잡성이 부담스러울 수 있습니다. 바로 이 부분에서 Keras가 등장합니다. 원래 독립 프로젝트로 개발되었다가 나중에 TensorFlow의 공식 고수준 API로 통합된 Keras는 신경망 구축 및 실험을 더 쉽고 간편하게 만들기 위해 설계되었습니다. 

Keras의 핵심 아이디어는 사용 편의성입니다. TensorFlow의 저수준 세부 사항 대부분을 추상화하여 개발자에게 모델 정의, 학습 및 평가를 위한 더욱 직관적인 인터페이스를 제공합니다. 이는 딥러닝을 막 시작하거나 방대한 보일러플레이트 코드를 작성하지 않고도 아이디어를 빠르게 프로토타입으로 구현하려는 사람들에게 특히 매력적입니다. 

케라스 모델은 .keras 형식으로 저장되며, 아키텍처, 학습 구성, 가중치 등 모든 주요 정보를 단일 파일로 통합합니다. 덕분에 이식성이 뛰어나고 공동 작업자들과 쉽게 공유할 수 있습니다. 개발자는 한 대의 머신에서 모델을 빌드하고 저장한 후, 다른 머신에서 최소한의 마찰로 불러올 수 있습니다. 

이러한 단순성의 단점은 세밀한 제어와 성능 최적화를 희생해야 한다는 것입니다. 대규모 프로덕션 배포를 진행하는 고급 사용자는 Keras가 "원시" TensorFlow에 비해 제한적이라고 느낄 수 있습니다. Keras는 고수준 API이기 때문에 고급 개발자가 미세 조정해야 하는 중요한 세부 정보를 숨길 수 있습니다. 또한, 프레임워크가 저수준 로직의 상당 부분을 추상화하기 때문에 복잡한 오류를 디버깅하는 것도 더 어렵습니다. 

간단히 말해, Keras는 AI를 처음 접하는 사람이나 빠른 프로토타입 제작과 가독성을 중시하는 팀에게 훌륭한 시작점입니다. 하지만 미션 크리티컬하고 성능에 민감한 워크로드를 운영하는 기업은 최대한의 제어력을 위해 Keras를 넘어 TensorFlow나 다른 프레임워크로 전환해야 할 가능성이 높습니다. 

주요 이점: 

• • • 초보자에게 친숙하고 배우기 쉽습니다.
    • 모든 정보를 단일 휴대용 파일에 저장합니다.
    • 모델 정의를 위한 명확하고 읽기 쉬운 형식을 제공합니다.

주요 단점: 

• • • 저수준 세부 사항에 대한 제어력 감소
    • TensorFlow를 직접 사용하는 것보다 성능이 낮음
    • 추상화로 인해 디버깅이 어려울 수 있습니다.

ONNX, 범용 번역기

PyTorch, TensorFlow, Keras 등 다양한 AI 프레임워크가 존재하기 때문에 상호 운용성은 곧 과제가 될 수 있습니다. 한 프레임워크에서 학습된 모델이 다른 프레임워크에서는 원활하게(또는 전혀) 실행되지 않을 수 있으며, 이로 인해 팀이 플랫폼 간에 작업을 공유하거나 프로젝트를 마이그레이션하는 데 어려움을 겪게 됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 ONNX(Open Neural Network Exchange)가 개발되었습니다. 

ONNX는 머신 러닝 모델을 표현하는 표준화된 형식입니다. AI를 위한 범용 번역기라고 생각하면 됩니다. ONNX는 표준화된 연산자(계층과 유사)로 구성된 계산 그래프로 모델을 저장함으로써 중요한 정보 손실 없이 프레임워크 간에 모델을 이동할 수 있도록 합니다. 예를 들어 PyTorch에서 모델을 학습시키고 ONNX로 내보낸 다음 TensorFlow에 배포할 수 있으며, 그 반대의 경우도 가능합니다. 

이 형식은 프레임워크가 고유한 연산자를 사용하는 경우 사용자 지정 연산자를 허용합니다. 이러한 경우 ONNX는 연산자를 공통된 대응 연산자에 매핑하거나 사용자 지정 확장 기능으로 유지하여 여러 환경에서 기능을 보존합니다. 이러한 유연성 덕분에 ONNX는 단일 프레임워크에 얽매이고 싶지 않은 기업들에게 인기 있는 선택이 되었습니다. 

ONNX는 추론에도 최적화되어 있어 훈련된 모델을 프로덕션 환경에 배포하는 데 특히 유용합니다. 모델은 단일 파일에 저장되므로 다양한 환경에서 공유하고 배포하는 것이 간편해집니다. NVIDIA, AMD, Intel과 같은 하드웨어 공급업체는 ONNX 런타임을 지원하므로 특수 하드웨어에서 성능 향상을 더 쉽게 얻을 수 있습니다. 

단점은 무엇일까요? ONNX는 일부 포맷보다 초보자 친화적이지 않습니다. 관리에 더 많은 기술적 전문 지식이 필요하고 프레임워크 기반 포맷보다 파일 크기가 더 커질 수 있습니다. 복잡하거나 실험적인 모델의 경우 변환이 까다로울 수 있으므로, 표준 아키텍처에서 잘 작동하는 것이 최첨단 설계를 내보낼 때 항상 완벽하게 변환되는 것은 아닙니다. 

그럼에도 불구하고 ONNX는 개발자와 조직이 단일 형식에 얽매이지 않고 작업에 적합한 도구를 선택할 수 있는 자유를 제공함으로써 AI 생태계에서 중요한 역할을 합니다. 

주요 이점: 

• • • 프레임워크 상호 운용성, PyTorch, TensorFlow 및 기타 프레임워크 간 쉬운 변환 가능
    • 추론 및 배포에 최적화됨
    • 단일 파일 형식으로 공유 및 이동성이 간소화됩니다.
    • 성능 최적화를 위한 하드웨어 공급업체의 광범위한 지원

주요 단점: 

• • • 신규 사용자를 위한 더 가파른 학습 곡선
    • 일부 형식에 비해 파일 크기가 더 큽니다.
    • 복잡하거나 사용자 정의 모델이 항상 원활하게 변환되지는 않을 수 있습니다.

알아두면 좋은 다른 AI 모델 형식

PyTorch, TensorFlow, Keras, GGUF/GGML, ONNX 등 우리가 다룬 형식은 오늘날 AI 개발에서 가장 일반적으로 사용되는 옵션이지만, 특정 생태계나 사용 사례에 대해 언급할 만한 몇 가지 다른 옵션도 있습니다. 

• 토치스크립트 – 모델을 정적 계산 그래프로 변환하는 PyTorch 내보내기 형식입니다. 이를 통해 Python을 사용할 수 없는 환경에도 쉽게 배포할 수 있습니다. 현재 ONNX가 크로스 프레임워크 배포에 더 널리 사용되고 있지만, TorchScript는 PyTorch와 긴밀하게 연결된 프로덕션 시나리오에서도 여전히 유용합니다. 

• 코어 ML(.mlmodel) – iOS 및 macOS 기기에서 AI 모델을 실행하기 위한 Apple 전용 포맷입니다. Apple 생태계에 고도로 최적화되어 있어 iPhone, iPad, Mac에서 앱이나 기능을 개발하는 개발자에게 필수적입니다. 

• PMML과 PFA – PMML(Predictive Model Markup Language)과 PFA(Portable Format for Analytics)는 머신러닝 모델을 이식 가능한 방식으로 표현하는 초기 표준이었습니다. 현대 딥러닝 워크플로에서는 덜 널리 사용되지만, 기존 데이터 과학 프로젝트에서는 여전히 사용될 수 있습니다. 

• MXNet 형식 – 한때 AWS 지원 덕분에 인기를 끌었던 Apache MXNet은 자체 모델 형식을 사용합니다. PyTorch와 TensorFlow가 선호되면서 도입률이 감소했지만, 일부 레거시 시스템은 여전히 MXNet을 사용하고 있을 수 있습니다. 

이러한 형식은 앞서 살펴본 주요 형식만큼 널리 사용되지는 않지만, 이런 형식이 존재한다는 것을 알아두면 틈새 상황이나 특정 플랫폼 요구 사항을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

보기: Phison aiDAPTIV+ 솔루션

형식을 임무에 맞게 조정하세요

앞서 살펴보았듯이 AI 모델 형식에는 선택지가 매우 많습니다. 가벼운 추론을 위한 GGUF와 GGML부터 연구 및 생산을 위한 PyTorch와 TensorFlow, 상호운용성을 위한 ONNX까지, 각 형식은 프로젝트마다 서로 다른 장단점을 요구하기 때문에 존재합니다. TorchScript, Core ML, PMML, MXNet과 같이 덜 널리 사용되는 형식조차도 틈새 생태계에서 중요한 역할을 합니다. 

핵심은 보편적인 "최상의" 형식은 없다는 것을 기억하는 것입니다. 올바른 선택은 사용 사례에 따라 달라집니다. 배포할 기기, 사용 가능한 리소스, 작업 중인 프레임워크, 그리고 유연성, 성능, 확장성 간의 균형을 고려하세요. 초기에 적절한 결정을 내리면 시간과 비용을 절약하고 AI 프로젝트가 이론뿐 아니라 실제 환경에서도 제대로 작동하도록 할 수 있습니다. 

물론, 모델 형식은 방정식의 일부일 뿐입니다. 이러한 모델을 학습하고 미세 조정하는 데는 대부분의 조직이 감당할 수 있는 것보다 더 많은 GPU 성능이 필요한 경우가 많으며, 클라우드 서비스를 사용하면 비용이 증가하고 데이터 보안 문제가 발생할 수 있습니다. 바로 이 부분이 문제입니다. Phison의 aiDAPTIV+ 솔루션 aiDAPTIV+는 GPU VRAM을 특수 SSD로 확장하여 기업이 대규모 AI 모델을 로컬에서 훈련할 수 있도록 지원하며, 민감한 데이터를 비공개로 유지하는 동시에 클라우드 전용 대안에 비해 비용을 절감할 수 있습니다. 

결국, 적절한 형식을 선택하는 것은 도구와 사명을 일치시키는 것입니다. 여기에 적절한 교육 인프라를 결합하면, 조직이 더욱 스마트한 AI 모델을 구축할 뿐만 아니라 진정한 가치를 창출하는 방식으로 배포할 수 있도록 준비될 것입니다. 

자체 기업 데이터를 활용하여 원하는 AI 모델을 온프레미스 환경에서 비용 효율적이고 효율적으로 학습하는 방법을 알아보고 싶으신가요? 지금 바로 무료 웨비나 "에 등록하세요"Phison 및 ABS를 통해 더 큰 데이터, 더 작은 기계 2025년 9월 17일 Newegg Business에서 발표.  

자주 묻는 질문(FAQ) :