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title: "AI 모델 Post Training"
author: "jungsuk lee"
published_at: "2026-09-30T00:18:12.278Z"
updated_at: "2026-09-30T00:20:40.475Z"
tags: ["pruning","파인튜닝","가지치기","ai만들기","post-training","optical brain damage","optical brain surgeon","모델경량화"]
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ai_assisted: true
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# AI 모델 Post Training

이 글은 AI가 활용됐습니다.

[원문](https://ariser.io/@writer_5a76322474a3/ai-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-post-training)


> "MIT HAN LAB"여기 유튜브 구독한 뒤에 Pruning 과 Fine Tuning 관련해서 최신 영상들 많이 보자. MIT 에 Song Han이라는 중국계 교수분이, 무려 'EIE'라는 일찍이 이 분야에서 선구적인 논문 작성한 분인데 많은 내용들을 유튜브로 올리신다. 특히 임베디드쪽에 쓰이는 TinyML에 관심 많으면 꼭 구독하자..


# Post-Training에서 Pruning과 Fine-Tuning으로 모델 크기 줄이기

Post-training은 사전 학습된 모델을 실제 배포 환경에 올리기 전, **추론 비용, 메모리 사용량, 지연 시간, 또는 특정 태스크 적합성**을 조정하기 위해 수행하는 단계다. 이 과정에서 모델 크기를 줄이는 대표적 기법이 **Pruning**(가지치기)과 **Fine-tuning**(파인튜닝)이며, 둘이 자주 함께 쓰이지만 각각 담당하는 역할이 다르다.

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## 1. Pruning: 모델 구조 자체를 줄이는 방향

Pruning은 모델에서 “덜 중요한” 파라미터나 구조 일부를 제거해 파라미터를 줄이는 기법이다. 단순히 용량을 줄인다는 의미보다, **성능을 크게 해치지 않으면서 표현을 압축**하는 것이 핵심이다.

보통 무조건적으로 0에 가까운 숫자를 0으로 만드는 Fine Grained Pruning 방식과, 행렬 연산에서 특정 행/열을 아예 잘라버리는 Coarse Grained Pruning 방식이 있는데 Fine Grained Pruning은 병렬연산의 메리트가 좀 적어지는 이슈가 있어서 Coarse Grained Pruning이 쓰인다.

### 1) Pruning의 주요 관점
- **어떤 단위**를 자를 것인가?
  - 개별 가중치(weight)를 기준으로 자르는 방식
  - 뉴런, 채널, 레이어 블록 등 더 큰 구조 단위로 자르는 방식
- **언제** 자를 것인가?
  - 학습 초기에 구조를 바꿔가며 점진적으로 pruning하는 방식
  - 학습이 끝난 뒤 정적으로 pruning하고, 필요하면 추가 조정으로 회복하는 방식
- **얼마나** 자를 것인가?
  - 일부를 깎아보며 성능-용량 trade-off를 보는 경우와, 특정 목표 크기로 맞추는 경우로 나뉜다.

### 2) Pruning이 모델 크기에 주는 영향
- 파라미터 수가 줄면 메모리 사용량, 저장 크기, 때로는 연산량도 줄어든다.
- 다만 pruning만으로 항상 속도가 linearly 줄어드는 것은 아니다. 하드웨어에서의 실제 효율은 모델 구조, 연산 패턴, 커널 지원에 따라 달라진다.
- 구조적으로 깔끔하게 잘린 경우 추론 최적화가 쉬워지고, 불규칙한 형태라면 실제 속도 개선까지 추가 작업이 필요할 수 있다.

### 3) Pruning 후 자주 따라오는 현상
- 중요도 기준만으로 자르면 작업 성능이 떨어질 수 있다.
- 그래서 pruning은 보통 **단독 끝점이라기보다, 이후 회복/적응 과정을 포함한 파이프라인의 한 단계**로 다뤄진다.

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## 2. Fine-tuning: 잘라낸 모델을 다시 살리거나 목적에 맞추기

Fine-tuning은 기존 가중치를 출발점으로 삼아, 새로운 데이터나 특정 태스크에 맞게 추가 학습을 진행하는 과정이다. Post-training 관점에서는 두 가지 의미로 자주 쓰인다.

### 1) 성능 회복을 위한 파인튜닝
Pruning으로 구조를 줄인 뒤, 원래 모델보다 성능이 낮아질 수 있다. 이때 파인튜닝을 통해:
- 줄어든 구조에서도 표현을 다시 조정하고
- 손실된 정확도를 일부 혹은 대부분 회복시키는 시도가 가능하다.

즉, pruning으로 “크기”를 줄이고, 파인튜닝으로 “성능”을 다시 다듬는 조합이다.

### 2) 태스크/도메인 적응을 위한 파인튜닝
이미 충분히 작은 모델이라도 실제 서비스에 쓰려면 다음과 같은 조정이 필요할 수 있다.
- 특정 도메인 데이터 분포에 맞추기
- 특정 출력 형식, 스타일, 제약 조건에 맞추기
- 제한된 자원 안에서 원하는 동작 안정성 확보하기

이 경우 파인튜닝은 크기 축소 자체보다 **적재적소 adaptation**에 가깝다.

### 3) 파인튜닝의 실제 운영상 고려할 점
- 더 많은 데이터, 더 긴 학습, 더 많은 검증 인프라가 필요할 수 있다.
- 학습 대상 범위 전체를 다시 조정할지, 일부만 조정할지는 자원, 과적합 위험, 변경 폭에 따라 달라진다.
- 작아진 모델은 표현 용량이 줄어들 수 있어서, 파인튜닝 데이터 구성과 평가 지표가 더 중요해진다.

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## 3. Pruning + Fine-tuning: 왜 같이 다루는 경우가 많은가

둘은 서로 다른 축이지만, Post-training 압축 파이프라인에서는 자주 연결된다. 보통 둘을 iterative하게 같이 굴리면서 평가해가는 iterative fine tuning 기법이 많이 사용된다.

1. **중요도 평가**  
   어떤 부분을 줄여도 되는지 판단한다.
2. **구조 축소**  
   Pruning으로 파라미터나 구조를 덜어낸다.
3. **성능 조정**  
   파인튜닝으로 성능을 다시 맞추거나, 목표 태스크에 적응시킨다.
4. **검증과 반복**  
   크기, 속도, 정확도, 안정성 사이의 균형을 보며 조정한다.

이 흐름에서 핵심은 “줄이는 것”보다 “줄인 뒤에도 목표 성능을 유지할 수 있느냐”다. 그래서 최종 판단은 보통 파라미터 수 하나가 아니라, 실제 추론 환경에서의 지표들로 내린다.

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## 4. 실무에서 자주 보는 고려 지점

### 1) 크기만 줄이면 끝나는 문제가 아니다
- 저장 용량이 줄어도, 실제 배치 환경에서의 메모리 요구, 배치 크기, 커널 효율, 캐시 동작 등은 별도다.
- Pruning으로 얻은 구조가 하드웨어에 잘 맞는다는 보장은 없다.
- 따라서 크기 감소는 **수단**이고, 목표는 보통 latency, throughput, 메모리 예산, 혹은 배포 용이성이다.

### 2) Pruning 기준을 너무 단순하게 보면 위험하다
- 겉으로 보기엔 작은 가중치라도, 전체 표현에서 중요한 역할을 할 수 있다.
- 구조 단위 pruning에서는 특정 채널이나 레이어를 빼는 것이 태스크 전체에 어떤 영향을 주는지 확인이 필요하다.
- 그래서 작은 변화로 실험하고, 여러 지표를 함께 보는 방식이 자주 쓰인다.

### 3) 파인튜닝이 만능은 아니다
- 잘라낸 뒤 무조건 파인튜닝만 하면 recover된다고 보기는 어렵다.
- 비중이 큰 구조 축소, 데이터가 부족한 도메인, 불안정 출력 문제에서는 회복이 더 어렵게 느껴질 수 있다.
- 파인튜닝 자체가 추가 비용과 반복 실험을 요구하므로, 기대 효과와 비용을 같이 봐야 한다.

### 4) 평가와 모니터링이 중요하다
- 최종적으로는 태스크 정확도만 보지 말고, 추론 시간, 메모리 피크, 응답 안정성, 실패 케이스 양상 등을 함께 확인하는 편이 좋다.
- 특히 배포 직전 Post-training 단계에서는 “실험실에서 줄어든 모델”과 “실제 환경에서 잘 도는 모델”이 다를 수 있다.

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## 5. 요약

- **Pruning**은 모델의 파라미터나 구조 일부를 줄여 크기를 낮추는 방향이다.  
- **Fine-tuning**은 줄인 모델을 다시 조정하거나, 특정 태스크/도메인에 맞게 추가 학습해 성능을 다듬는 방향이다.  
- 둘은 자주 함께 쓰이는 보완 관계다. Pruning으로 압축하고, 파인튜닝으로 적응/회복하는 식이다.  
- 다만 최종 목표는 단순히 파라미터 수를 줄이는 데 있지 않고, 실제 배포 조건에서 요구되는 성능과 효율을 함께 만족시키는 데 있다.

Post-training에서 이 두 기법을 다룰 때는 “얼마나 줄였는가”보다 “줄인 뒤 어떤 지표가 어떻게 변했는가”를 중심으로 보는 게 더 현실적이다. 모델 크기 축소는 끝이 아니라, 배포 가능한 형태로 만들기 위한 조정 과정의 한 부분이라고 생각하면 흐름이 훨씬 정리된다.