はじめに
株式会社EVERSTEELで機械学習エンジニアをしている加藤です。
機械学習システムの運用において、推論の高速化は重要な課題です。特にリアルタイムでの処理が求められるアプリケーションでは、レスポンス時間の短縮がユーザー体験に直結します。また、クラウド環境のコスト削減やエッジデバイスのリソース制約など、様々な観点から推論の効率化が必要とされます。
本記事では特に物体検出モデルのCPU推論に焦点を当て、ディープラーニングモデルの推論を高速化する方法を紹介するとともに、それらのベンチマーク結果を共有します。
「鉄ナビ検収AI」における推論高速化ニーズ
弊社では鉄スクラップの画…
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