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 10일4분 읽기
엣지 AI 추론 엔진 완전 비교: TFLite vs. ONNX Runtime, 우리 프로젝트에 맞는 선택은?
엣지 디바이스에 AI 모델을 배포하는 과정에서 가장 중요한 '추론 엔진' 선택 가이드입니다. TFLite, ONNX Runtime 등 주요 엔진의 장단점, 성능 비교, 그리고 시나리오별 최적 선택 기준을 명확하게 제시합니다.
6월 2일5분 읽기
Jupyter Notebook에서 프로덕션까지: LLM 모델 배포, 속도와 비용을 잡는 완벽 가이드
PoC 단계에서 겪는 LLM 성능 저하와 비용 문제를 해결하는 실전 가이드입니다. vLLM, Paged Attention 등 최신 최적화 기법부터 실제 배포 아키텍처 설계까지, 엔지니어가 알아야 할 모든 것을 담았습니다.
5월 26일5분 읽기
실패 없는 엣지 AI 배포 가이드: TFLite부터 ONNX까지, 임베디드 환경 최적화 워크플로우
클라우드 의존성에서 벗어나, 낮은 지연 시간과 높은 효율성이 요구되는 엣지 디바이스에 AI 모델을 성공적으로 배포하는 방법을 안내합니다. TFLite와 ONNX 비교부터 실제 최적화 단계별 워크플로우까지, 백엔드/임베디드 개발자를 위한 실전 가이드입니다.
5월 14일3분 읽기