YOLO ONNX 변환과 배포 가이드

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YOLOv5 모델을 학습한 이후, 이를 실제 서비스에 적용하려 하니 ONNX 변환과 배포라는 또 하나의 큰 과제가 다가왔습니다. 로컬에서는 잘 작동하던 모델도 다양한 플랫폼에서 구동되려면 표준화된 형식으로 변환이 필요했고, 특히 추론 속도와 호환성을 고려한 ONNX 형식의 중요성을 다시금 체감하게 되었습니다. 본 글에서는 YOLO 모델을 ONNX로 변환하고, 다양한 환경에서 배포하는 전 과정을 상세히 안내드리겠습니다.

ONNX란 무엇이며, 왜 필요한가

ONNX(Open Neural Network Exchange)는 다양한 딥러닝 프레임워크 간의 모델 호환성을 위한 표준 포맷입니다. YOLOv5와 같이 PyTorch 기반의 모델은 PyTorch 환경에서만 사용할 수 있지만, ONNX로 변환하면 TensorRT, OpenVINO, ONNX Runtime, Unity, C++ 애플리케이션 등 다양한 플랫폼에서 동일한 모델을 사용할 수 있습니다.

특히 실제 서비스 환경에서는 시스템 자원이나 언어 환경이 학습과는 다를 수 있기 때문에, 프레임워크 종속성을 제거하는 것이 매우 중요합니다. 예를 들어 IoT 디바이스나 경량화된 엣지 컴퓨팅 환경에서는 PyTorch를 직접 설치하기 어렵기 때문에, ONNX로 변환 후 최적화된 추론 엔진을 활용하는 방식이 널리 사용됩니다. 또한 ONNX는 추론 속도가 빠르며, GPU 또는 CPU 환경에 따라 유연하게 대응할 수 있다는 장점이 있습니다.

YOLOv5 및 YOLOv8 모두 ONNX 변환을 공식적으로 지원하며, PyTorch 모델을 손쉽게 ONNX 형식으로 내보낼 수 있도록 명령어와 예시 코드를 제공합니다. ONNX로 변환된 모델은 구조와 파라미터를 그대로 유지하면서도, 프레임워크에 독립적인 방식으로 활용할 수 있습니다.

YOLO 모델 ONNX 변환 절차

YOLOv5의 ONNX 변환은 공식 코드 저장소 내에서 export 스크립트를 통해 간단히 수행할 수 있습니다. 일반적으로는 학습이 완료된 best.pt 또는 last.pt 파일을 기반으로 변환이 진행되며, export 명령어에서 ONNX 형식을 지정해주면 됩니다. 변환 시에는 학습된 모델 가중치를 불러온 후, 지정된 입력 크기와 함께 dummy input을 사용하여 ONNX 모델을 생성합니다.

변환이 완료되면 확장자가 .onnx인 모델 파일이 생성되며, 이 파일은 다양한 추론 엔진에서 바로 사용할 수 있습니다. 변환 과정에서 모델 입력 형식, 출력 형식, 배치 크기 등을 함께 지정할 수 있으며, 이 설정은 추후 배포 환경에서의 호환성에 큰 영향을 미칩니다. 예를 들어 고정된 배치 크기를 요구하는 엔진에서는 변환 시 batch size를 1로 명시해주는 것이 안전합니다.

ONNX 변환 이후에는 모델의 정확한 작동 여부를 검증하는 것이 중요합니다. 이를 위해 ONNX Runtime을 사용하여 같은 입력 이미지로 PyTorch 모델과 ONNX 모델의 결과를 비교할 수 있습니다. 출력 텐서의 크기와 값이 거의 동일하게 나온다면 변환이 성공적으로 이루어졌다고 판단할 수 있으며, 약간의 수치 차이는 연산 방식의 차이로 인한 것으로 허용 범위 내에 해당합니다.

YOLOv8 또한 CLI 또는 Python API를 통해 ONNX로 변환할 수 있으며, 마찬가지로 단일 명령어로 export 과정을 수행할 수 있습니다. 특히 YOLOv8은 모델 export를 위한 다양한 옵션을 기본적으로 제공하고 있어, ONNX 외에도 TensorRT, CoreML, OpenVINO 등 다양한 포맷으로 동시에 내보내는 것이 가능합니다.

ONNX 모델 배포 전략과 최적화

ONNX로 변환된 모델은 다양한 환경에서 추론할 수 있지만, 실제 서비스에 적용하려면 배포 전략과 성능 최적화가 병행되어야 합니다. 가장 먼저 고려할 것은 추론 엔진입니다. 대표적으로 ONNX Runtime은 Microsoft에서 개발한 고성능 추론 엔진으로, CPU와 GPU 모두를 지원하며 다양한 OS 환경에서 안정적으로 작동합니다.

보다 높은 속도가 필요한 경우에는 NVIDIA의 TensorRT를 사용하는 것이 일반적입니다. TensorRT는 ONNX 모델을 최적화하여 GPU 환경에서 최대 성능을 발휘할 수 있도록 하며, 연산 그래프 단순화, 레이어 병합, 정수 양자화 등을 통해 추론 속도를 크게 향상시킵니다. 다만 TensorRT는 설치와 환경 구성에 다소 복잡함이 따르므로, 초기에 ONNX Runtime으로 검증을 마친 후 성능이 필요한 환경에서 전환하는 것이 바람직합니다.

웹 기반 환경에서는 ONNX.js 또는 WebAssembly 기반의 엔진을 통해 브라우저 내에서 직접 ONNX 모델을 실행할 수도 있습니다. 이는 클라이언트 측에서 개인정보가 포함된 이미지나 영상을 처리해야 할 때 유용하며, 서버 부하를 줄이는 데에도 도움이 됩니다. 다만 복잡한 모델은 실행 속도나 자원 제한으로 인해 일부 제약이 있을 수 있습니다.

또한 ONNX 모델을 API 형태로 서비스화할 경우에는 Python Flask, FastAPI, Node.js 등의 백엔드 프레임워크에 ONNX Runtime을 연동하여, REST API 형태로 외부에서 이미지 입력을 받아 객체 탐지 결과를 반환하는 구조로 만들 수 있습니다. 이를 통해 웹, 모바일, 임베디드 환경 등 다양한 클라이언트에서 동일한 추론 결과를 공유할 수 있습니다.

결론 – ONNX를 통한 YOLO의 실전 확장

YOLO는 학습부터 추론까지 빠르고 직관적인 객체 탐지 모델이지만, 이를 실제 제품이나 시스템에 통합하려면 ONNX와 같은 표준화된 모델 포맷을 통한 배포 전략이 반드시 필요합니다. ONNX를 통해 다양한 플랫폼에 독립적으로 모델을 배포할 수 있으며, 최적화된 추론 엔진을 활용함으로써 속도와 효율성까지 확보할 수 있습니다.

제가 진행했던 프로젝트에서도 ONNX 변환을 통해 YOLO 모델을 라즈베리파이와 NVIDIA Jetson 환경에 동시에 적용할 수 있었고, 동일한 모델을 다양한 API와 서비스에 통합함으로써 관리 효율성과 유지 보수성도 크게 향상되었습니다. 특히 ONNX Runtime은 초기 테스트와 빠른 배포에 적합하고, TensorRT는 고성능이 요구되는 환경에서 매우 효과적인 선택이었습니다.

YOLO 모델을 실무에 적용하고자 하는 개발자라면 ONNX 변환과 배포 전략을 반드시 익혀두는 것이 좋습니다. 이 과정을 통해 YOLO의 강력한 성능을 단순 연구 수준을 넘어, 실제 산업 환경과 제품에 성공적으로 통합할 수 있게 됩니다.

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