AI 경량화: 더 빠르고 저렴한 AI 서비스

본 글은 네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY에서 발표된 AI 경량화 세션 내용을 다룹니다. AI 모델의 크기를 줄여 더 빠르고 저렴하게 서비스를 제공하기 위한 다양한 기법들을 소개하며, 특히 Quantization, Pruning, Low-Rank, Knowledge Distillation 등의 기술 적용 과정에서의 어려움(삽질기)을 공유합니다.

또한, AI 경량화의 장점과 위험성을 전력 소모, 안정성, 비용 효율성 측면에서 분석하고, 지속 가능한 AI 서비스 구축에 대한 관심을 보여줍니다. 이 발표는 AI 모델의 효율성을 높여 실제 서비스에 적용하는 데 필요한 실질적인 경험과 인사이트를 제공합니다.