Link to this sectionYOLO26에서 TF SavedModel 형식으로 내보내는 방법 이해하기#

머신러닝 모델 배포는 어려울 수 있습니다. 그러나 효율적이고 유연한 모델 형식을 사용하면 작업을 더 쉽게 만들 수 있습니다. TF SavedModel은 TensorFlow에서 머신러닝 모델을 일관된 방식으로 로드하기 위해 사용하는 오픈소스 머신러닝 프레임워크입니다. 이는 TensorFlow 모델을 위한 여행 가방과 같아서 다양한 기기와 시스템에서 쉽게 휴대하고 사용할 수 있게 해줍니다.

Ultralytics YOLO26 모델에서 TF SavedModel로 내보내는 방법을 배우면 다양한 플랫폼과 환경에서 모델을 쉽게 배포할 수 있습니다. 이 가이드에서는 모델을 TF SavedModel 형식으로 변환하여 다양한 기기에서 모델 추론을 실행하는 과정을 간소화하는 방법을 안내합니다.

Link to this section왜 TF SavedModel로 내보내야 하나요?#

TensorFlow SavedModel 형식은 아래와 같이 Google이 개발한 TensorFlow 생태계의 일부입니다. 이는 TensorFlow 모델을 원활하게 저장하고 직렬화하도록 설계되었습니다. 모델의 아키텍처, 가중치, 심지어 컴파일 정보까지 모델의 모든 세부 정보를 캡슐화합니다. 이를 통해 다양한 환경에서 쉽게 공유하고, 배포하며, 지속적인 학습을 수행할 수 있습니다.

TensorFlow SavedModel export format structure

TF SavedModel의 주요 장점은 호환성입니다. TensorFlow Serving, TensorFlow Lite 및 TensorFlow.js와 잘 작동합니다. 이러한 호환성 덕분에 웹 및 모바일 애플리케이션을 포함한 다양한 플랫폼에서 모델을 더 쉽게 공유하고 배포할 수 있습니다. TF SavedModel 형식은 연구와 프로덕션 모두에 유용합니다. 모델을 관리할 수 있는 통합된 방법을 제공하여 어떤 애플리케이션에도 바로 사용할 수 있도록 보장합니다.

Link to this sectionTF SavedModel의 주요 기능#

AI 개발자에게 TF SavedModel이 훌륭한 선택인 주요 기능은 다음과 같습니다:

이동성(Portability): TF SavedModel은 언어 중립적이고 복구 가능하며 밀폐된(hermetic) 직렬화 형식을 제공합니다. 이는 더 높은 수준의 시스템과 도구가 TensorFlow 모델을 생성, 소비 및 변환할 수 있도록 합니다. SavedModel은 다양한 플랫폼과 환경에서 쉽게 공유 및 배포할 수 있습니다.
간편한 배포: TF SavedModel은 연산 그래프, 학습된 파라미터 및 필요한 메타데이터를 하나의 패키지로 묶습니다. 모델을 구축한 원본 코드 없이도 쉽게 로드하여 추론에 사용할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 프로덕션 환경에서 TensorFlow 모델을 간단하고 효율적으로 배포할 수 있습니다.
자산 관리(Asset Management): TF SavedModel은 어휘 사전, 임베딩 또는 룩업 테이블과 같은 외부 자산을 포함하는 것을 지원합니다. 이러한 자산은 그래프 정의 및 변수와 함께 저장되므로 모델이 로드될 때 즉시 사용 가능합니다. 이 기능은 외부 리소스에 의존하는 모델의 관리 및 배포를 단순화합니다.

Link to this sectionTF SavedModel을 활용한 배포 옵션#

YOLO26 모델을 TF SavedModel 형식으로 내보내는 과정을 시작하기 전에, 이 형식이 사용되는 일반적인 배포 시나리오를 살펴보겠습니다.

TF SavedModel은 머신러닝 모델을 배포하기 위한 다양한 옵션을 제공합니다:

TensorFlow Serving: TensorFlow Serving은 프로덕션 환경을 위해 설계된 유연하고 고성능인 서빙 시스템입니다. TF SavedModel을 기본적으로 지원하므로 클라우드 플랫폼, 온프레미스 서버 또는 엣지 기기에 쉽게 모델을 배포하고 제공할 수 있습니다.
클라우드 플랫폼: Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure와 같은 주요 클라우드 제공업체는 TF SavedModel을 포함한 TensorFlow 모델을 배포하고 실행하기 위한 서비스를 제공합니다. 이러한 서비스는 확장 가능하고 관리되는 인프라를 제공하여 모델을 쉽게 배포하고 확장할 수 있게 해줍니다.
모바일 및 임베디드 기기: 모바일, 임베디드 및 IoT 기기에서 머신러닝 모델을 실행하기 위한 경량 솔루션인 TensorFlow Lite는 TF SavedModel을 TensorFlow Lite 형식으로 변환하는 것을 지원합니다. 이를 통해 스마트폰과 태블릿부터 마이크로컨트롤러와 엣지 기기에 이르기까지 다양한 기기에 모델을 배포할 수 있습니다.
TensorFlow Runtime: TensorFlow Runtime (tfrt)은 TensorFlow 그래프를 실행하기 위한 고성능 런타임입니다. C++ 환경에서 TF SavedModel을 로드하고 실행하기 위한 하위 수준 API를 제공합니다. TensorFlow Runtime은 표준 TensorFlow 런타임에 비해 더 나은 성능을 제공합니다. 저지연 추론이 필요하고 기존 C++ 코드베이스와 긴밀한 통합이 필요한 배포 시나리오에 적합합니다.

Link to this sectionYOLO26 모델을 TF SavedModel로 내보내기#

YOLO26 모델을 TF SavedModel 형식으로 내보내면 다양한 플랫폼 전반에서 모델의 적응성과 배포 용이성을 향상시킬 수 있습니다.

Link to this section설치#

필요한 패키지를 설치하려면 다음을 실행하십시오:

설치

# Install the required package for YOLO26
pip install ultralytics

설치 과정과 관련된 자세한 지침 및 모범 사례는 Ultralytics 설치 가이드를 확인하십시오. YOLO26용 필수 패키지를 설치하는 동안 문제가 발생하면 공통 문제 가이드에서 해결 방법과 팁을 확인하십시오.

Link to this section사용법#

모든 Ultralytics YOLO26 모델은 즉시 내보내기를 지원하도록 설계되어 있어 선호하는 배포 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있습니다. 지원되는 내보내기 형식 및 구성 옵션 전체 목록을 확인하여 애플리케이션에 가장 적합한 설정을 선택할 수 있습니다.

TF SavedModel 형식은 Export, Predict 및 Validate 모드를 지원합니다. 모델을 내보낸 다음, 내보낸 모델을 로드하여 추론을 실행하거나 정확도를 검증하십시오.

내보내기 (Export)

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Export the model to TF SavedModel format
model.export(format="saved_model")  # creates '/yolo26n_saved_model'

예측 (Predict)

from ultralytics import YOLO

# Load the exported TF SavedModel model
model = YOLO("./yolo26n_saved_model")

# Run inference
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

검증

from ultralytics import YOLO

# Load the exported TF SavedModel model
model = YOLO("./yolo26n_saved_model")

# Validate accuracy on the COCO8 dataset
metrics = model.val(data="coco8.yaml")

Link to this section내보내기 인수#

인수	타입	기본값	설명
`format`	`str`	`'saved_model'`	내보낸 모델의 대상 형식으로, 다양한 배포 환경과의 호환성을 정의합니다.
`imgsz`	`int` 또는 `tuple`	`640`	Desired image size for the model input. Can be an integer for square images or a tuple `(height, width)` for specific dimensions.
`keras`	`bool`	`False`	Keras 형식으로의 내보내기를 활성화하여 TensorFlow Serving 및 API와의 호환성을 제공합니다.
`int8`	`bool`	`False`	INT8 양자화를 활성화하여 모델을 추가로 압축하고 최소한의 정확도 손실로 주로 엣지 기기에서 추론 속도를 높입니다.
`nms`	`bool`	`False`	NMS(비최댓값 억제)를 추가하며, 정확하고 효율적인 탐지 후 처리에 필수적입니다.
`batch`	`int`	`1`	내보낸 모델의 배치 추론 크기 또는 `predict` 모드에서 내보낸 모델이 동시에 처리할 최대 이미지 수를 지정합니다.
`data`	`str`	`'coco8.yaml'`	데이터셋 구성 파일 경로(기본값: `coco8.yaml`), 양자화에 필수적입니다.
`fraction`	`float`	`1.0`	INT8 양자화 보정에 사용할 데이터셋의 비율을 지정합니다. 전체 데이터셋의 일부만으로 보정할 수 있어 실험 중이거나 자원이 제한된 경우에 유용합니다. INT8을 활성화하고 지정하지 않으면 전체 데이터셋이 사용됩니다.
`device`	`str`	`None`	내보내기 장치를 지정합니다: CPU(`device=cpu`), Apple Silicon의 경우 MPS(`device=mps`).

내보내기 과정에 대한 자세한 내용은 내보내기에 관한 Ultralytics 문서 페이지를 방문하십시오.

Link to this section내보낸 YOLO26 TF SavedModel 모델 배포하기#

이제 YOLO26 모델을 TF SavedModel 형식으로 내보냈으므로, 다음 단계는 배포입니다. TF SavedModel 모델을 실행하기 위한 기본적이고 권장되는 첫 번째 단계는 사용 코드 스니펫에서 앞서 보여드린 것과 같이 YOLO("yolo26n_saved_model/") 메서드를 사용하는 것입니다.

그러나 TF SavedModel 모델 배포에 대한 심층적인 지침은 다음 리소스를 참조하십시오:

TensorFlow Serving: TensorFlow Serving을 사용하여 TF SavedModel 모델을 배포하는 방법에 대한 개발자 문서입니다.
Node.js에서 TensorFlow SavedModel 실행하기: 변환 없이 Node.js에서 직접 TensorFlow SavedModel을 실행하는 방법에 대한 TensorFlow 블로그 게시물입니다.
클라우드에 배포하기: Cloud AI Platform에 TensorFlow SavedModel 모델을 배포하는 방법에 대한 TensorFlow 블로그 게시물입니다.

Link to this section요약#

이 가이드에서는 Ultralytics YOLO26 모델을 TF SavedModel 형식으로 내보내는 방법을 살펴보았습니다. TF SavedModel로 내보내면 다양한 플랫폼에서 YOLO26 모델을 최적화하고 배포하며 확장할 수 있는 유연성을 얻게 됩니다.

사용에 대한 자세한 내용은 TF SavedModel 공식 문서를 방문하십시오.

Ultralytics YOLO26을 다른 플랫폼 및 프레임워크와 통합하는 방법에 대한 자세한 내용은 통합 가이드 페이지를 확인하는 것을 잊지 마십시오. 프로젝트에서 YOLO26을 최대한 활용하는 데 도움이 되는 훌륭한 리소스로 가득 차 있습니다.

Link to this section자주 묻는 질문(FAQ)#

Link to this sectionUltralytics YOLO 모델을 TensorFlow SavedModel 형식으로 내보내려면 어떻게 해야 하나요?#

Ultralytics YOLO 모델을 TensorFlow SavedModel 형식으로 내보내는 것은 간단합니다. Python 또는 CLI 중 하나를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다:

YOLO26을 TF SavedModel로 내보내기

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Export the model to TF SavedModel format
model.export(format="saved_model")  # creates '/yolo26n_saved_model'

# Load the exported TF SavedModel for inference
tf_savedmodel_model = YOLO("./yolo26n_saved_model")
results = tf_savedmodel_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

자세한 내용은 Ultralytics Export 문서를 참조하십시오.

Link to this section왜 TensorFlow SavedModel 형식을 사용해야 하나요?#

TensorFlow SavedModel 형식은 모델 배포에 다음과 같은 여러 가지 장점을 제공합니다:

이동성: 언어 중립적인 형식을 제공하여 다양한 환경에서 쉽게 모델을 공유하고 배포할 수 있습니다.
호환성: 웹 및 모바일 애플리케이션을 포함한 다양한 플랫폼에 모델을 배포하는 데 필수적인 TensorFlow Serving, TensorFlow Lite 및 TensorFlow.js와 같은 도구와 원활하게 통합됩니다.
완벽한 캡슐화: 모델 아키텍처, 가중치 및 컴파일 정보를 인코딩하여 쉽게 공유하고 학습을 계속할 수 있습니다.

더 많은 이점과 배포 옵션은 Ultralytics YOLO 모델 배포 옵션을 확인하십시오.

Link to this sectionTF SavedModel의 일반적인 배포 시나리오는 무엇인가요?#

TF SavedModel은 다음을 포함한 다양한 환경에 배포할 수 있습니다:

TensorFlow Serving: 확장 가능하고 고성능인 모델 서빙이 필요한 프로덕션 환경에 이상적입니다.
클라우드 플랫폼: 확장 가능한 모델 배포를 위해 Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure와 같은 주요 클라우드 서비스를 지원합니다.
모바일 및 임베디드 기기: TensorFlow Lite를 사용하여 TF SavedModel을 변환하면 모바일 기기, IoT 기기 및 마이크로컨트롤러에 배포할 수 있습니다.
TensorFlow Runtime: 더 나은 성능으로 저지연 추론이 필요한 C++ 환경의 경우입니다.

자세한 배포 옵션은 TensorFlow 모델 배포에 대한 공식 가이드를 방문하십시오.

Link to this sectionYOLO26 모델을 내보내려면 필요한 패키지를 어떻게 설치할 수 있나요?#

YOLO26 모델을 내보내려면 ultralytics 패키지를 설치해야 합니다. 터미널에서 다음 명령을 실행하십시오:

pip install ultralytics

더 자세한 설치 지침 및 모범 사례는 Ultralytics 설치 가이드를 참조하십시오. 문제가 발생하면 공통 문제 가이드를 참조하십시오.

Link to this sectionTensorFlow SavedModel 형식의 주요 기능은 무엇인가요?#

TF SavedModel 형식은 다음과 같은 기능으로 인해 AI 개발자에게 유용합니다:

이동성: 다양한 환경에서 손쉽게 공유 및 배포할 수 있습니다.
간편한 배포: 연산 그래프, 학습된 파라미터 및 메타데이터를 하나의 패키지로 캡슐화하여 로딩과 추론을 단순화합니다.
자산 관리: 어휘 사전과 같은 외부 자산을 지원하여 모델 로드 시 즉시 사용 가능하도록 보장합니다.

자세한 내용은 공식 TensorFlow 문서를 확인하십시오.

기여자

GLglenn-jocher¹⁵ LAlakshanthad⁴ RIRizwanMunawar² LEleonnil¹ MAMatthewNoyce¹ BUBurhan-Q¹ ABabirami-vina¹

생성됨 2024년 3월 23일업데이트됨 2주 전