Jupyter 모델, 서버 배포 시 느린 문제? MLOps 최적화 로드맵 완벽 가이드
학습된 AI 모델을 실제 서비스 환경에 배포하는 과정의 어려움을 체계적으로 해결합니다. 모델 프로파일링부터 양자화, TensorRT 최적화, 그리고 MLOps 파이프라인 구축까지, 추론 속도와 안정성을 극대화하는 실무 로드맵을 총정리했습니다.
6월 11일
엣지 AI 모델 경량화: 양자화·가지치기·지식 증류와 Jetson 배포 흐름
클라우드 환경을 벗어나 저전력 엣지 디바이스에 AI 모델을 배포하는 것이 어렵다고 느끼시나요? 이 가이드는 모델 경량화의 핵심 원리(양자화, 가지치기)부터 TFLite, PyTorch Mobile을 활용한 실전 배포 파이프라인까지 체계적으로 안내합니다.
5월 31일