728x90 Machine Learning Deployment1 [PYTHON] Edge AI 환경을 위한 모델 최적화 : TFLite 및 CoreML 변환의 3가지 핵심 해결 방법 최근 딥러닝 기술의 발전은 서버 중심의 추론에서 벗어나 사용자 기기에서 직접 연산을 수행하는 Edge AI 시대로 진입했습니다. 모바일 기기(iOS, Android) 및 IoT 디바이스에서 고성능 모델을 구동하기 위해서는 모델의 경량화와 하드웨어 가속 최적화가 필수적입니다. 본 포스팅에서는 Python 환경에서 학습된 모델을 TensorFlow Lite(TFLite) 및 CoreML로 변환하고, 성능을 극대화하는 실무적인 전략을 심도 있게 다룹니다.1. Edge AI 배포를 위한 최적화 기술의 이해Edge 디바이스는 클라우드 서버와 달리 계산 리소스(CPU, GPU, NPU)가 제한적이며 배터리 소모라는 제약 조건이 존재합니다. 따라서 단순히 학습된 모델을 변환하는 것에 그치지 않고, Quantizati.. 2026. 4. 24. 이전 1 다음 728x90
