diffusers/main/ko/optimization/opt_overview.html

<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;개요&quot;,&quot;local&quot;:&quot;개요&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:1}">
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		<link rel="modulepreload" href="/docs/diffusers/main/ko/_app/immutable/chunks/EditOnGithub.72bac8d8.js"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_START --><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;개요&quot;,&quot;local&quot;:&quot;개요&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:1}"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_END -->      <p></p>   <h1 class="relative group"><a id="개요" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#개요"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>개요</span></h1> <p data-svelte-h="svelte-vzgr1o">노이즈가 많은 출력에서 적은 출력으로 만드는 과정으로 고품질 생성 모델의 출력을 만드는 각각의 반복되는 스텝은 많은 계산이 필요합니다. 🧨 Diffuser의 목표 중 하나는 모든 사람이 이 기술을 널리 이용할 수 있도록 하는 것이며, 여기에는 소비자 및 특수 하드웨어에서 빠른 추론을 가능하게 하는 것을 포함합니다.</p> <p data-svelte-h="svelte-5nagno">이 섹션에서는 추론 속도를 최적화하고 메모리 소비를 줄이기 위한 반정밀(half-precision) 가중치 및 sliced attention과 같은 팁과 요령을 다룹니다. 또한 <a href="https://pytorch.org/tutorials/intermediate/torch_compile_tutorial.html" rel="nofollow"><code>torch.compile</code></a> 또는 <a href="https://onnxruntime.ai/docs/" rel="nofollow">ONNX Runtime</a>을 사용하여 PyTorch 코드의 속도를 높이고, <a href="https://facebookresearch.github.io/xformers/" rel="nofollow">xFormers</a>를 사용하여 memory-efficient attention을 활성화하는 방법을 배울 수 있습니다. Apple Silicon, Intel 또는 Habana 프로세서와 같은 특정 하드웨어에서 추론을 실행하기 위한 가이드도 있습니다.</p> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/docs/source/ko/optimization/opt_overview.md" target="_blank"><span data-svelte-h="svelte-1kd6by1">&lt;</span> <span data-svelte-h="svelte-x0xyl0">&gt;</span> <span data-svelte-h="svelte-1dajgef"><span class="underline ml-1.5">Update</span> on GitHub</span></a>  <p></p> 
			
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