google-ai-edge/model-explorer
딥러닝 모델 내부 구조를 그림으로 열어보는 도구
Model Explorer는 딥러닝 모델의 연산 그래프를 계층 구조로 보여주는 시각화 도구다. 레이어를 펼치고 접으면서 입력·출력 연산을 강조하거나 노드에 메타데이터를 띄워볼 수 있다. TFLite, TF, TFJS, MLIR, PyTorch(Exported Program) 형식을 지원하며 다른 형식도 확장으로 추가할 수 있다.
무엇을 하는 레포인가
- 모델 연산을 중첩된 레이어로 정리해 펼치고 접으며 탐색할 수 있다
- 입력·출력 연산 강조, 노드 위 메타데이터 표시, 팝업으로 레이어 보기, 검색, 동일 레이어 찾기, GPU 가속 렌더링 기능을 제공한다
- pip install ai-edge-model-explorer 후 model-explorer 명령으로 바로 실행할 수 있고 Hugging Face 데모에서도 업로드한 모델을 볼 수 있다
- 핵심 시각화 컴포넌트는 ai-edge-model-explorer-visualizer라는 npm 패키지로도 배포된다
- 커뮤니티가 만든 ONNX, VGF, TOSA용 어댑터가 별도 저장소로 제공된다
왜 중요한가
모델 구조가 복잡해질수록 어떤 연산이 어떻게 연결됐는지 코드만으로 파악하기 어려운데, 이 도구는 그 구조를 눈으로 확인하며 디버깅할 수 있게 해준다. 어댑터 확장 구조 덕분에 TFLite나 PyTorch 외의 포맷도 직접 지원을 추가할 수 있다.
이 레포의 용어
- TFLite · 모바일·임베디드 기기에서 실행하기 위한 텐서플로 경량 모델 포맷
- MLIR · 여러 컴파일러가 공유하는 중간 표현 형식
- Exported Program · PyTorch 모델을 그래프 형태로 내보낸 표현
- 어댑터(Adapter) · 특정 모델 포맷을 이 도구가 읽을 수 있게 변환해주는 확장 모듈
레포 원문 소개 (영문)
A modern model graph visualizer and debugger
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