파이토치 파일 형식: .pt 또는 .pth 설명: PyTorch 모델의 가중치, 스키마 및 기타 메타데이터를 보관하는 데 사용됩니다. 보통 훈련 및 추론 단계에서 사용됩니다.
토치스크립트 파일 형식: .pt 또는 .torchscript 설명: Python 인터프리터 없이도 실행할 수 있는 TorchScript로 컴파일된 PyTorch 모델입니다. 효율적인 모델 배포와 크로스 플랫폼 애플리케이션에 이상적입니다.
ONNX 런타임 파일 형식: .onnx 설명: ONNX(Open Neural Network Exchange)는 딥러닝 모델을 표현하는 데 사용되는 오픈 포맷입니다. ONNX 런타임은 다양한 하드웨어 가속기를 지원하는 고성능 추론 엔진입니다. ONNX 파일은 여러 프레임워크에서 내보낼 수 있으며 여러 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.
오픈비노 파일 formats:.xml 및 .bin 설명: OpenVINO 툴킷은 모델을 두 개의 파일로 중간 표현(IR)으로 변환합니다: .xml 파일: 모델의 구조를 설명합니다. .bin 파일: 모델의 가중치를 저장합니다. OpenVINO는 CPU, GPU, VPU 등 여러 하드웨어 가속을 지원합니다.
텐소르 RT 파일 형식: .engine 설명: TensorRT는 NVIDIA가 제공하는 고성능 추론 최적화 라이브러리로, GPU에 최적화되어 있습니다. 엔진 파일들은 NVIDIA GPU에서 효율적인 추론을 위해 TensorRT 최적화 모델입니다.
CoreML (macOS 전용) 파일 형식: .mlmodel 설명: CoreML은 iOS와 macOS 기기를 위해 Apple이 제공하는 머신러닝 프레임워크입니다. mlmodel 파일은 Apple 기기에서 직접 효율적인 추론을 가능하게 하는 CoreML 형식의 모델입니다.
텐서플로우 그래프 정의 파일 형식: .pb 설명: GraphDef는 TensorFlow의 초기 모델 저장 형식으로, 주로 계산 그래프의 정의를 포함합니다. SavedModel만큼 인기는 없지만, 일부 경우에는 여전히 사용되고 있습니다.
텐서플로우 라이트 파일 형식: .tflite 설명: TensorFlow Lite는 모바일 및 임베디드 기기용으로 설계된 경량 버전의 TensorFlow입니다. TFlite 파일은 자원이 제한된 환경에서 실행되도록 최적화된 모델입니다.
패들패들 파일 형식: .pdparams 및 .pdmodel 설명: PaddlePaddle은 Baidu에서 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크입니다. 모델은 보통 두 개의 파일로 저장됩니다: .pdmodel 파일: 모델은 모델의 아키텍처를 설명합니다. .pdparams 파일: 모델의 가중치를 저장합니다.
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2025-2-4 20:43:40에 게시됨
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2025-2-7 10:52:01에 게시됨
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