ONNX를 이용한 모델 호환성 확보

ONNX란 무엇인가?

ONNX(Open Neural Network Exchange)는 머신러닝 및 딥러닝 모델 간의 상호 운용성(호환성)을 확보하기 위해 개발된 오픈소스 표준 포맷입니다. Microsoft와 Facebook이 공동으로 개발하였으며, 현재는 다양한 AI 프레임워크와 하드웨어 벤더가 참여하는 오픈 커뮤니티로 성장하였습니다.

기존에는 모델을 학습한 프레임워크와 동일한 환경에서만 추론이 가능했습니다. 예를 들어, PyTorch에서 학습한 모델은 PyTorch가 설치된 환경에서만 실행할 수 있었고, TensorFlow 모델은 다른 프레임워크에서 재사용이 어려웠습니다. 이러한 제약을 해결하기 위해 등장한 것이 바로 ONNX입니다. ONNX는 모델을 프레임워크 중립적인 포맷으로 변환하여 다양한 환경에서 재사용할 수 있도록 합니다.

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ONNX의 핵심 목적과 장점

1. 프레임워크 간 호환성 확보

ONNX의 가장 큰 강점은 다양한 딥러닝 프레임워크 간의 모델 이동성을 보장한다는 점입니다. 예를 들어, PyTorch로 학습한 모델을 ONNX로 변환한 뒤 TensorFlow, MXNet, CNTK, OpenVINO, TensorRT 등 다양한 런타임에서 추론할 수 있습니다.

2. 추론 최적화 가능

ONNX는 모델을 하드웨어에 최적화된 엔진(TensorRT, OpenVINO 등)에서 실행할 수 있도록 해줍니다. 이를 통해 추론 속도 향상 및 메모리 효율 개선이 가능합니다. 이는 특히 엣지 컴퓨팅이나 모바일 환경에서 매우 유리합니다.

3. 클라우드 및 디바이스 독립적 배포

한 번 학습한 모델을 여러 플랫폼(클라우드, 모바일, 임베디드 시스템)에 동일한 방식으로 배포할 수 있습니다. ONNX 포맷은 GPU/CPU/FPGA 등 다양한 하드웨어와도 호환됩니다.

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ONNX의 구성 요소

ONNX 모델은 세 가지 주요 구성요소로 구성됩니다:

• 모델 그래프(Graph): 노드와 연산(Operation), 텐서로 구성된 네트워크 구조
• 오퍼레이터(Operator) 셋: 프레임워크 간 동일하게 동작하는 수학 연산 정의
• 모델 메타데이터: 입력/출력 타입, 형태(shape), 정규화 정보 등

이 구조 덕분에 ONNX 모델은 다양한 환경에서 일관된 결과를 도출할 수 있습니다.

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ONNX로 모델을 변환하는 방법

PyTorch 모델 변환 예제

PyTorch는 ONNX 내보내기를 기본적으로 지원합니다.

import torch.onnx

model = MyModel()
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx", opset_version=11)

여기서 opset_version은 ONNX의 연산자 버전으로, 지원하는 기능 범위에 따라 선택합니다. ONNX는 버전 업그레이드 시마다 backward compatibility를 고려하므로, 가능하면 최신 버전을 사용하는 것이 좋습니다.

TensorFlow 모델 변환 예제

TensorFlow 모델은 tf2onnx 또는 onnx-tf 패키지를 통해 변환할 수 있습니다.

pip install tf2onnx
python -m tf2onnx.convert --saved-model ./saved_model --output model.onnx

ONNX 변환은 대부분의 연산을 지원하지만, 일부 커스텀 연산이나 특수한 텐서 조작은 변환 과정에서 문제가 발생할 수 있으므로 사전 확인이 필요합니다.

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ONNX Runtime을 활용한 추론

ONNX Runtime은 Microsoft에서 개발한 ONNX 모델 전용 실행 엔진입니다. CPU뿐 아니라 GPU, TPU, ARM 등 다양한 하드웨어 가속을 지원하며, 다음과 같은 특징을 갖고 있습니다.

• 경량화된 구조
• 빠른 추론 속도
• 다양한 플랫폼 지원 (Windows, Linux, macOS, Android 등)

Python에서 ONNX Runtime 사용 예제

import onnxruntime as ort
import numpy as np

session = ort.InferenceSession("model.onnx")
input_name = session.get_inputs()[0].name
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
outputs = session.run(None, {input_name: input_data})

ONNX Runtime은 ML 모델 배포 시 서버 부하를 줄이고 응답 시간을 최소화하는 데 유리합니다.

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ONNX의 주요 활용 사례

1. 경량화된 AI 서비스 구축

모바일, IoT, 엣지 디바이스에서 경량화된 ONNX 모델을 배포하여 빠른 응답이 필요한 AI 서비스를 구현할 수 있습니다. 예: 이미지 분류, 음성 명령 인식 등

2. 이기종 프레임워크 통합

기업 환경에서 다양한 연구팀이 TensorFlow, PyTorch 등 서로 다른 프레임워크를 사용할 경우, ONNX를 통해 모델 표준화와 통합 추론이 가능해집니다.

3. GPU 가속 최적화

ONNX는 NVIDIA의 TensorRT나 Intel의 OpenVINO와 연동하여 GPU 최적화를 자동으로 수행할 수 있으며, 추론 속도 향상에 크게 기여합니다.

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ONNX 사용 시 유의사항

• 커스텀 레이어는 직접 구현 필요: ONNX는 표준 연산자만 지원하므로, 사용자 정의 연산(custom op)은 직접 구현하거나 확장 모듈이 필요합니다.
• 버전 호환성 확인: 프레임워크마다 지원하는 ONNX opset 버전이 다를 수 있어, 변환 전후 호환성 체크가 중요합니다.
• 디버깅 도구 부족: 일부 디버깅 툴은 아직 미흡하므로, 디버깅이 복잡한 경우가 있습니다.

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ONNX의 미래와 생태계 확장

ONNX는 이미 다양한 기업과 오픈소스 커뮤니티에서 적극적으로 채택되고 있으며, 지속적인 확장을 통해 범용 AI 모델 포맷의 표준으로 자리 잡고 있습니다.

특히 ONNX Runtime은 Azure Machine Learning, AWS SageMaker, NVIDIA TensorRT 등 다양한 플랫폼과 긴밀히 통합되고 있으며, 앞으로는 AutoML, 강화학습, 멀티모달 모델까지 ONNX 포맷의 적용 영역이 확장될 것으로 예상됩니다.

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결론: ONNX는 모델 재사용성과 배포 효율을 높이는 핵심 도구

오늘날 머신러닝 및 딥러닝은 다양한 프레임워크와 디바이스에서 개발되고 실행됩니다. ONNX는 이질적인 환경 사이에서 모델을 유연하게 이전하고, 일관된 결과를 얻을 수 있도록 돕는 범용 교환 포맷으로, 실무에서 매우 유용한 도구입니다.

모델 학습은 한 번이면 충분하고, 그 이후는 얼마나 효율적으로 재활용하느냐가 경쟁력입니다. ONNX는 이러한 요구를 충족시키는 대표적인 솔루션입니다.