• 목록

학습한 모델을 ONNX 파일로 내보내고 오류 없이 저장되면 배포 준비가 끝났다고 생각하기 쉽습니다. 그러나 파일 생성, 실행 가능 여부, 출력의 일치 정도, 실제 서비스 품질은 서로 다른 확인 항목입니다.

입력 크기 하나로 내보낸 모델이 모든 입력에서 동작하는지도 별도 문제입니다. 모델을 다른 실행 환경으로 옮길 때는 원래 프로그램과 비교할 기준을 먼저 정하는 것이 좋습니다.

이 글에서는 특정 버전의 코드를 그대로 복사하기보다 내보내기와 검증을 나누어 이해하는 방법을 설명합니다. PyTorch와 ONNX, ONNX Runtime의 공식 문서를 바탕으로 초보 개발자가 남겨야 할 실험 기록을 함께 정리합니다.

AI 생성 삽화 · 개념 이해를 위한 AI 연출 이미지이며 실제 시스템 구성도나 측정 결과가 아닙니다.

핵심 정리
ONNX 파일 생성 성공은 검증의 시작입니다. 입력 계약과 실행 환경을 맞춘 뒤 원래 모델과 출력 값을 비교하고, 서비스 품질과 지연 시간은 별도 조건으로 확인합니다.

1. ONNX 형식과 실행 엔진을 구분합니다

ONNX는 모델의 연산 그래프와 관련 데이터를 표현하는 형식입니다. 파일을 읽고 실제 계산을 수행하는 실행 환경과 같은 개념은 아닙니다.

ONNX의 연산에는 버전 정보가 있으므로 모델이 사용하는 연산과 실행 환경의 지원 범위를 함께 확인해야 합니다. 파일 확장자가 같다는 이유만으로 모든 환경에서 동일하게 실행된다고 가정하지 않습니다.

먼저 원래 모델의 버전과 내보내기 도구, 목표 실행 환경을 기록합니다. 이 정보가 없으면 다른 컴퓨터에서 실패했을 때 파일 문제인지 환경 차이인지 구분하기 어렵습니다.

내보낸 파일이 어떤 입력과 출력을 기대하는지도 함께 정리합니다. 모델의 이름만 전달하기보다 파일과 실행에 필요한 정보를 하나의 배포 묶음으로 생각하면 이후 검증을 이어 가기 편합니다.

관련 공식 문서

2. 입력의 이름과 형태를 계약으로 남깁니다

모델에 넣는 값은 내용뿐 아니라 배열의 크기와 자료형, 각 축의 의미가 중요합니다. 이미지 모델이라면 같은 사진이라도 채널 순서나 전처리가 다르면 다른 입력이 됩니다.

텍스트 모델은 토큰화와 마스크 등 주변 처리도 비교 조건에 포함해야 합니다. 내보내기에 사용한 예시 입력이 어떤 크기였는지 기록하고 다른 크기를 허용하려면 도구가 제공하는 동적 형태 설정과 제약을 확인합니다.

PyTorch 문서의 내보내기 옵션은 사용 경로와 버전에 따라 적용 조건이 있으므로 설치 환경의 문서를 대조해야 합니다. 예시 배치 한 개가 성공했다고 더 큰 배치도 자동으로 지원한다고 결론 내리지 않습니다.

입력 이름을 임의로 바꿔 전달하거나 정수 배열을 실수 배열로 대체하지 않습니다. 테스트 자료에는 실제 모델에 전달한 최종 입력을 재현할 방법이 포함돼야 합니다.

관련 공식 문서

3. 파일 검사와 수치 검증을 따로 수행합니다

파일 구조를 검사하는 일과 예측 결과가 원래 모델과 가까운지 보는 일은 목적이 다릅니다. PyTorch의 ONNX 내보내기에는 ONNX Runtime을 이용한 검증 옵션이 있으며 적용되는 내보내기 경로를 문서에서 확인해야 합니다.

이런 도구 검증을 활용하더라도 자신이 지원할 입력 범위까지 확인했는지 살펴봐야 합니다. 설명용으로 원래 출력이 0.2500이고 새 출력이 0.2501이라면 두 값의 차이는 0.0001입니다.

이 차이가 허용되는지는 모델과 자료형, 서비스 목적에 맞춰 판단해야 합니다. 모든 소수점 자릿수가 같아야 한다는 조건이나 차이가 조금 있으면 무조건 괜찮다는 조건을 기계적으로 적용하지 않습니다.

비교 전에 출력의 모양과 순서부터 맞추고 필요한 절대 오차와 상대 오차 기준을 정합니다. 검증 결과에는 통과 여부와 함께 가장 큰 차이가 나타난 사례를 남기면 원인을 조사하기 쉽습니다.

관련 공식 문서

4. 같은 입력으로 원래 모델과 비교합니다

두 환경을 비교할 때 각각 다른 전처리 코드를 사용하면 차이가 모델 변환 때문인지 입력 때문인지 알기 어렵습니다. 가능한 한 같은 최종 입력을 두 실행 경로에 전달해 비교의 출발점을 맞춥니다.

평가 모드와 확률적으로 달라질 수 있는 동작도 확인합니다. 출력 후처리가 있다면 모델의 원시 출력 비교와 최종 결과 비교를 나누어 기록합니다.

예를 들어 두 점수 중 큰 것을 선택하는 기능은 점수 차이가 작아도 경계 사례에서 선택 결과가 달라질 수 있습니다. 이 문장의 수치는 개념 설명이며 특정 모델의 성능을 측정한 결과가 아닙니다.

일반적인 입력뿐 아니라 길거나 짧은 입력, 지원 범위의 경계에 있는 입력을 포함할지 정합니다. 정답이 있는 평가 자료가 있다면 수치 유사성과 실제 품질을 별도 지표로 확인할 수 있습니다.

하나의 예시 출력만 같다는 이유로 전체 품질을 보장하지 않습니다.

5. 실제로 어떤 장치에서 실행됐는지 확인합니다

ONNX Runtime은 Execution Provider를 통해 실행 대상에 맞는 연산을 사용합니다. 공급자 목록의 순서와 연산 지원 여부에 따라 실행 경로가 달라질 수 있습니다.

GPU 공급자를 설정했다는 사실만으로 모든 연산이 원하는 장치에서 수행됐다고 단정하지 않습니다. 실행 환경에 필요한 공급자가 설치돼 있는지 확인하고 실제 적용된 구성을 기록합니다.

입출력이 어느 위치에 놓이는지에 따라 데이터 복사 비용도 영향을 줄 수 있습니다. 따라서 실행 시간 비교에는 파일 로딩이나 초기화, 입력 전송, 모델 계산 중 무엇을 포함했는지 적어야 합니다.

한 번 실행한 전체 시간과 준비가 끝난 뒤 반복한 시간을 섞어 비교하지 않습니다. 처음 목적이 출력 검증이라면 장치와 최적화 조건을 단순하게 맞춘 뒤 성능 실험을 별도 단계로 진행하는 방법을 생각할 수 있습니다.

관련 공식 문서

6. 배포할 묶음과 검증 결과를 함께 보관합니다

최종 파일을 바꾸면서 검증 기록은 이전 파일의 결과를 그대로 두면 검증했다는 문장이 의미를 잃습니다. 파일을 식별할 수 있는 값과 생성 조건, 비교한 입력 목록을 연결해 보관합니다.

외부 데이터 파일을 함께 사용하는 모델이라면 필요한 구성품이 빠지지 않았는지도 확인합니다. 입력과 출력 이름, 자료형, 지원 형태, 전처리와 후처리 버전은 다음 담당자가 바로 찾을 수 있어야 합니다.

실험 결과에는 성공한 조건뿐 아니라 지원하지 않는 조건도 명시합니다. 내보내기 도구나 실행 환경을 바꿨다면 기존 결과를 무조건 재사용하지 말고 영향을 받는 검증을 다시 진행합니다.

운영에 넣기 전에는 오류가 발생했을 때 어떤 로그와 모델 식별 정보를 남길지도 정할 수 있습니다. 사용자의 원본 데이터를 무분별하게 저장하는 대신 재현에 필요한 범위를 구분합니다.

이런 기록이 있으면 파일이 만들어졌다는 사실과 실제 사용 조건에서 확인됐다는 사실을 분명하게 설명할 수 있습니다. 검증 표를 만들 때는 구조 검사, 출력 비교, 품질 평가, 실행 시간의 결과를 서로 다른 칸에 놓는 편이 좋습니다.

7. 자주 묻는 질문

Q1. ONNX 파일이 저장됐으면 변환이 완전히 검증된 건가요?

파일 생성과 실행 결과 검증은 다른 단계입니다. 목표 환경에서 지원할 입력으로 실행하고 원래 모델의 결과와 비교해야 합니다.

Q2. 출력 값이 아주 조금 다르면 무조건 실패인가요?

허용할 오차는 자료형과 계산 조건, 서비스 목적에 따라 정해야 합니다. 수치 차이와 최종 판단 결과의 차이를 함께 확인합니다.

Q3. GPU 공급자를 쓰면 모든 연산이 GPU에서 실행되나요?

연산 지원과 공급자 구성에 따라 실행 경로가 달라질 수 있습니다. 설정 이름뿐 아니라 실제 적용 환경을 확인해야 합니다.

Q4. 입력 크기를 바꿔도 바로 사용할 수 있나요?

내보낸 모델의 형태 제약과 동적 입력 지원 설정을 확인해야 합니다. 처음 예시 크기 외에 서비스에서 사용할 범위를 별도로 시험합니다.

참고 자료

• ONNX 개념
• PyTorch ONNX 내보내기
• ONNX Runtime Python API