2022년 기준 서비스형 모델 패턴에서 의존성을 극복(from1)하기 위해 고려할 수 있는 선택지들 중 모델 표준(from2) 이라고 불리는 ONNX 의 광범위한 사용이 꺼려지는 이유는 다음과 같다.
1.
아직도 많은 소스코드가 프레임워크 소스코드 없이 작동하지 못한다. (특히 모델이 아닌 전처리 레이어나, pytorch 처럼 python session 을 적극적으로 이용하는 경우 더더욱 그러하다)
2.
ONNX 가 아무리 안정적이어도, pytorch 와 tensorflow 등 수많은 프레임워크들이 변하기 때문에 ONNX 변환 레이어가 올바르게 동작하지 않아 문제가 되는 경우가 많다.
parse me : 언젠가 이 글에 쓰이면 좋을 것 같은 재료들.
1.
None
from : 과거의 어떤 생각이 이 생각을 만들었는가?
1.
supplementary : 어떤 새로운 생각이 이 문서에 작성된 생각을 뒷받침하는가?
1.
None
opposite : 어떤 새로운 생각이 이 문서에 작성된 생각과 대조되는가?
1.
None
to : 이 문서에 작성된 생각이 어떤 생각으로 발전되고 이어지는가?
참고 : 레퍼런스
1.
None