MLOps Academy · 강의

이식성을 위해 ONNX로 내보내기

프레임워크와 실행 환경 간에 모델을 옮겨 보세요.

이식성을 위해 ONNX로 내보내기은(는) CoddyKit의 무료 MLOps Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 MLOps Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

The Portability Problem

You trained in PyTorch but want to serve in C++ or the browser. A framework-locked file makes that painful. ONNX fixes it. 🌍

What ONNX Is

ONNX is an open, shared format for models. It describes the math as a graph that many frameworks and runtimes can read.

A Graph of Operators

Under the hood an ONNX model is a graph of standard operators like MatMul and Relu, plus the learned weights.

Train Once, Run Anywhere

Export once and the same file runs on servers, mobile, and edge devices through different runtimes, no retraining needed.

Export from PyTorch

PyTorch ships an exporter. You pass the model and a sample input to torch.onnx.export so it can trace the graph.

import torch
torch.onnx.export(model, sample, 'model.onnx')

Why a Sample Input?

The exporter runs your model on the sample to record which ops fire. That traced run becomes the graph it saves.

Convert from sklearn

For scikit-learn use the skl2onnx library. You give it the model and the input shape to produce an ONNX graph.

from skl2onnx import to_onnx
onx = to_onnx(model, X[:1])

Run with ONNX Runtime

ONNX Runtime is a fast, cross-platform engine. You load the .onnx file into a session and call run to get predictions.

import onnxruntime as ort
sess = ort.InferenceSession('model.onnx')

Speed and Hardware

ONNX Runtime can use execution providers like CUDA or TensorRT to accelerate the same model on different hardware. ⚡

Opset Versions

Each export targets an opset version that defines available operators. Match it to what your runtime supports, or loading fails.

Always Verify Outputs

After export, run both models on the same input and compare. Confirm the ONNX result matches the original before you ship it. ✅

Quick Check

Let's see how well you understand ONNX.

Recap

You can export models to ONNX, run them with ONNX Runtime on any hardware, mind the opset, and always verify outputs match. 🎉

자주 묻는 질문

“이식성을 위해 ONNX로 내보내기” 강의는 무료인가요?

네 — “이식성을 위해 ONNX로 내보내기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 MLOps Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“이식성을 위해 ONNX로 내보내기”에서 뭘 배우나요?

프레임워크와 실행 환경 간에 모델을 옮겨 보세요. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 MLOps Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

MLOps Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 MLOps Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다.

“이식성을 위해 ONNX로 내보내기” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 MLOps Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 MLOps Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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