ONNX 편집하기

ONNX(Open Neural Network Exchange)은 다양한 머신러닝·딥러닝 프레임워크에서 학습된 모델을 프레임워크 간에 변환하고 배포할 수 있도록 설계된 오픈 표준 저장 포맷 및 중간 표현(IR, Intermediate Representation)이다.
==정의 및 개요==
ONNX는 학습된 신경망 모델의 구조(그래프 형태), 연산자(operator) 정의, 가중치(weights), 메타데이터(metadata) 등을 하나의 파일로 기술하여, 다양한 학습 및 추론 환경에서 재사용할 수 있도록 만든 규격이다.  주요 목적은 다음과 같다.
*프레임워크 간 상호운용성(interoperability) 확보 (예: PyTorch ↔ TensorFlow)
*모바일, 엣지, 서버 등 다양한 환경에서의 추론(inference) 효율성 향상
*프레임워크 락인(lock-in) 최소화 및 모델 재사용성 제고
==주요 구성 요소==
ONNX 파일은 기본적으로 프로토콜 버퍼(Protobuf) 형식으로 직렬화되며, 다음과 같은 요소로 구성된다.
*Graph(그래프): 입력(input) → 노드(node, 연산자) → 출력(output)의 계산 구조를 정의한다.
*Operator(연산자): 각 노드의 연산 종류(MatMul, Add, ReLU 등)와 속성(attributes)을 포함한다.
*Tensor 데이터 및 초기값(initializers): 텐서의 자료형, 차원, 초기값(가중치) 등을 저장한다.
*Metadata: 모델 이름, 프레임워크 정보, ONNX 버전 등 추가 정보를 포함한다.
*Opset: 모델에서 사용하는 연산자 집합의 버전을 명시한다.
==장점 및 활용 이점==
*프레임워크 자유도 증가 – 학습은 PyTorch, 추론은 TensorFlow 등 다른 환경에서 사용 가능
*배포 및 최적화 용이 – 다양한 하드웨어 가속기(GPU, NPU, CPU 등)와 호환되는 런타임 제공
*생태계 확장성 – 여러 기업 및 커뮤니티의 지원, 모델 변환 도구와 ONNX Model Zoo 존재
*연구-배포 파이프라인 단순화 – 동일 모델을 여러 환경에서 손쉽게 배포 가능
==제한사항 및 주의점==
*모든 프레임워크의 연산이 ONNX 표준으로 완벽히 대응되지 않음 (커스텀 연산 변환 불가 사례 존재)
*버전 불일치로 인한 호환성 문제 발생 가능 (ONNX, 런타임, 프레임워크 버전 불일치 등)
*변환 후 모델의 성능이 약간 달라질 수 있으며, 최적화가 필요할 수 있음
*모델 구조 외 커스텀 코드가 필요한 경우 별도 구현이 필요함
==적용 방법 및 워크플로우==
ONNX를 활용하는 일반적인 절차는 다음과 같다.
#학습: 기존 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등)에서 모델을 학습한다.
#내보내기(Export): 모델을 ONNX 포맷(.onnx)으로 변환한다.
#추론: ONNX Runtime 등 ONNX 호환 런타임을 사용하여 모델을 실행한다.
#최적화(Optional): 그래프 최적화, 양자화(quantization) 등을 통해 성능을 향상시킨다.
예시: PyTorch 모델을 ONNX로 변환하는 코드<syntaxhighlight lang="python">
import torch
model = MyModel()
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx",
                  input_names=["input"], output_names=["output"],
                  opset_version=13)
</syntaxhighlight>
==버전 및 역사==
*ONNX는 2017년 9월 마이크로소프트와 페이스북이 공동 개발을 발표하며 공개되었다.
*초기에는 “Toffee”라는 내부 프로젝트에서 시작되었으며, 이후 오픈소스로 발전하였다.
*현재는 Linux Foundation 산하의 오픈 거버넌스 프로젝트로 관리되며, 새로운 연산자와 최적화 기능이 지속적으로 추가되고 있다.
==주요 사용 사례==
*PyTorch에서 학습한 모델을 C++ 기반 애플리케이션에서 배포
*모바일 또는 엣지 디바이스에서 경량 추론을 위한 ONNX Runtime 활용
*다른 프레임워크를 사용하는 연구팀 간 모델 교환 및 협업
==저장 구조 예시==
{| class="wikitable"
!구성 요소!!설명
|-
|graph||모델의 연산 그래프 구조 정의
|-
|node||각 연산자와 입력·출력 관계
|-
|initializer||학습된 가중치와 상수 값
|-
|metadata||모델 이름, 버전, 프레임워크 정보
|-
|opset_import||사용된 연산자 버전 정의
|}
==결론==
ONNX는 "한 번 학습하고 어디서나 사용한다"는 목표로 만들어진 프레임워크 중립적 신경망 저장 포맷이다.  모델의 상호운용성과 배포 효율성을 높이고, 다양한 환경에서 동일한 모델을 실행할 수 있게 해준다.  다만 변환 제약 및 버전 호환성 문제를 고려하여 사용하는 것이 바람직하다.
==같이 보기==
*[[신경망 저장 포맷]]
*[[GGUF 포맷]]
*[[모델 배포]]
*[[모델 최적화]]
*[[ONNX Runtime]]
==참고 문헌==
*“Understanding the ONNX Format” – Metric Coders (2024)
*“What Every ML/AI Developer Should Know About ONNX” – DigitalOcean (2024)
*“ONNX Concepts” – ONNX 공식 문서
==각주==
<references />
[[분류:인공지능]]
[[분류:딥 러닝]]