작성일: 2024년 5월 25일
AI, Machine Learning, Deep Learning 등 관련 컴퓨터 과학의 역사가 반세기가 넘다보니까,
공부를 시작하는 사람 입장에서는 어디서부터 시작해야 할지 막막하다.
원래 시작점이 수학(미분, 선형대수학, 통계학 등)이니까 대학원 수준의 수학 공부부터 해야 할까?
이렇게 하면 좋기는 하지만, 최근 몇년 사이에 TensorFlow 같은 Library가 잘 만들어져 있고 이것을 활용하는 수준으로 서비스를 개발하는 입장이라면 그냥 얇은 수학 지식만 가지고 TensorFlow를 활용하는 것이 훨씬 시간과 개발자의 에너지를 아낄 수 있다.
게다가 YouTube 영상 중에 TensorFlow 예제를 직접 보여주는 것이 있어서, 영상을 먼저 보고 공부를 시작하면 길잡이를 만난 것처럼 공부할 수 있다. (아래 영상을 보는 것을 추천 ^^)
NVIDIA TensorRT Model Optimizer
A library to quantize and compress deep learning models for optimized inference on GPUs
문서 링크: https://github.com/NVIDIA/TensorRT-Model-Optimizer
위 Python package에 대한 설명은 아래 문서를 참고할 것!
문서 링크: https://nvidia.github.io/TensorRT-Model-Optimizer/
TensorRT Model Optimizer 관련 블로그를 읽어보는 것을 권장함.
문서 링크: 여기를 클릭
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