Train High, Infer Low - 머신러닝 학습과 서빙의 FP32, FP16, BF16, INT8 정밀도 선택
수치 정밀도 선택은 추론 속도, 메모리, 정확도의 균형을 좌우합니다. 학습은 높은 정밀도로 안정성을 확보하고, 서빙은 낮은 정밀도로 효율을 끌어내는 전략과 BF16 중심의 권장 조합을 제시합니다. 현실 환경에서의 품질 저하와 범위 한계를 고려한 의사결정 기준을 제공합니다.
수치 정밀도 선택은 추론 속도, 메모리, 정확도의 균형을 좌우합니다. 학습은 높은 정밀도로 안정성을 확보하고, 서빙은 낮은 정밀도로 효율을 끌어내는 전략과 BF16 중심의 권장 조합을 제시합니다. 현실 환경에서의 품질 저하와 범위 한계를 고려한 의사결정 기준을 제공합니다.
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