ONNX Runtime란 무엇인가요

ONNX Runtime은 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 환경에서 머신러닝 모델을 최적화할 때 발생하는 고질적인 병목 현상을 해결하기 위해 설계된 프로덕션급 AI 엔진입니다. 학습 및 추론을 위한 통합 인터페이스를 제공함으로써, 팀은 성능 저하 없이 CPU, GPU, NPU 전반에 걸쳐 모델을 배포할 수 있습니다. 거대 언어 모델(LLM)을 다루든 표준 예측 모델을 다루든, 이 엔진은 기본 인프라와 관계없이 애플리케이션이 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 유지하도록 보장합니다. 유연성을 고려하여 설계된 이 런타임은 Python, C#, C++, Java, JavaScript, Rust 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원하므로 복잡한 기술 스택에 매우 적합합니다. 개발과 운영 사이의 간극을 메워주며, 개발자가 Linux, Windows, macOS, 모바일 플랫폼 및 웹 브라우저 전반에서 일관된 모델 동작을 유지할 수 있도록 돕습니다. 최첨단 모델의 실행을 간소화함으로써 엔지니어들이 하드웨어 호환성이나 성능 저하 문제를 해결하는 대신 지능형 기능을 구축하는 데 집중할 수 있게 합니다.

ONNX Runtime의 핵심 기능

하드웨어 가속

CPU, GPU, NPU를 포함한 광범위한 하드웨어 전반에서 지연 시간, 처리량 및 메모리 사용량을 최적화하여 모델이 어떤 장치에서든 효율적으로 실행되도록 보장합니다.

크로스 플랫폼 지원

Linux, Windows, macOS와 같은 주요 운영 체제는 물론 모바일 플랫폼 및 웹 브라우저에 이르기까지 강력한 호환성을 제공하여 진정한 의미의 이식성 있는 AI 전략을 가능하게 합니다.

다중 언어 지원

Python, C#, C++, Java, JavaScript, Rust를 사용하는 개발자를 위한 네이티브 통합을 제공하여, 다양하고 기존의 기술 스택에 고성능 AI를 쉽게 결합할 수 있습니다.

생성형 AI 통합

최첨단 거대 언어 모델(LLM) 배포를 지원하며, 프로덕션 애플리케이션 내에서 텍스트 생성 및 이미지 합성 같은 고급 작업을 직접 수행할 수 있습니다.

ONNX Runtime 사용 방법

먼저 'pip install onnxruntime' 또는 'pip install onnxruntime-genai'와 같이 선호하는 패키지 관리자를 통해 런타임 패키지를 설치하여 환경을 설정합니다.
머신러닝 모델의 파일 경로를 'InferenceSession' 클래스에 전달하여 런타임을 초기화하면, 엔진이 특정 모델을 실행할 준비를 마칩니다.
입력 데이터를 필수 텐서 구조로 포맷팅하여 모델이 예상하는 입력 스키마와 일치하도록 함으로써 처리 중 런타임 오류를 방지합니다.
준비된 입력 데이터와 함께 'session.run' 메서드를 호출하여 모델을 실행하면, 엔진이 효율적으로 예측값이나 출력값을 생성합니다.
세션에서 반환된 결과를 검토하여 모델의 예측값을 기존 애플리케이션 워크플로우나 서비스 로직에 원활하게 통합합니다.

ONNX Runtime의 활용 사례