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  3. PyTorch Lightning으로 만드는 확장 가능한 AI 모델
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Exercise

확장성을 위한 모델 최적화

실제 환경에서는 추론 속도, 모델 크기, 계산 효율이 중요하기 때문에 AI 모델을 효율적으로 배포하는 것이 매우 중요합니다. 이제 배포를 위해 모델을 저장하고 불러오는 능력을 테스트해 보겠습니다. 이 워크플로를 완성하기 위해 TorchScript 내보내기 같은 기법을 사용하게 됩니다. 사용되는 데이터셋은 MNIST 데이터셋의 변형입니다.

이 연습을 마치면, 이번 레슨에서 배운 고급 기법을 적용해 배포에 최적화된 모델을 준비하게 됩니다.

X_test, y_test 데이터셋과 torch.jit는 미리 로드되어 있습니다.

Инструкции

100 XP
  • trace 함수를 사용해 모델을 TorchScript로 내보내세요.
  • 모델을 TorchScript로 저장하세요.
  • 저장한 모델을 불러오세요.