고양이 두 잔

목차 프로덕션 모델을 라벨러로: 자동 라벨링과 데이터 누수 차단 | RF-DETR 파인튜닝 (1)model.train() 한 줄 뒤: AdamW와 손실함수, 헝가리안 매칭 | RF-DETR 파인튜닝 (2)ONNX 변환과 FP16 붕괴, 배포의 함정 | RF-DETR 파인튜닝 (3)91클래스 vs 2클래스, 파인튜닝은 정말 나았는가 | RF-DETR 파인튜닝 (추가)들어가며1부에서는 데이터셋을 만들었고, 2부에서는 그 데이터로 RF-DETR(Roboflow Detection Transformer) 모델을 파인튜닝했다. 이번 글은 학습이 끝난 모델을 실제 서비스에 배포하는 과정을 다룬다. 학습은 끝이 아니며, 모델을 내보내고 배포하는 단계에는 고유한 함정이 있다. 학습 환경과 서비스 환경이 서로 다르기 때문..