엣지 AI 배포 마스터 가이드 1편: 모델 경량화와 온디바이스 추론
왜 지금 엣지 AI인가 클라우드 AI는 강력하지만 한계가 뚜렷합니다. 네트워크 지연이 100ms를 넘는 환경에서 실시간 의사결정이 필요한 자율주행, 산업 로봇, 스마트 카메라는 클라우드 왕복을 기다릴 여유가 없습니다. 엣지 AI는 디바이스 자체에서 추론을 실행해 이 문제를 해결합니다. 클라우드 vs 엣지: 의사결정 기준 기준 클라우드 AI 엣지 AI…
5월 21일3분 읽기
WebAssembly(Wasm)로 온디바이스 AI 구현하기: TFLite vs ONNX 실전 배포 가이드
서버 의존성 없이 브라우저에서 AI 모델을 구동하는 최신 트렌드를 따라잡으세요. WebAssembly(Wasm)를 중심으로 TFLite와 ONNX 포맷의 장단점을 비교하고, 실제 모델 경량화부터 브라우저 추론까지의 실용적인 3단계 로드맵을 제시합니다.
5월 17일5분 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