[2편] 엣지 AI 모델, 이렇게 가볍게 만드세요: 양자화부터 배포까지 실전 최적화 가이드
클라우드에서 엣지 디바이스로 AI 모델을 옮길 때 성능 병목을 겪고 계신가요? 본 가이드는 TFLite, ONNX 등을 활용한 모델 경량화(양자화, 가지치기) 이론부터, Jetson/Coral 환경에서의 실전 최적화 및 배포까지 A to Z를 다룹니다.
5월 22일
엣지 AI 배포 1편: 모델 경량화와 온디바이스 추론
양자화·프루닝·증류로 모델을 줄이고 Jetson 등 온디바이스에 올리는 실무 포인트.
5월 21일
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 18일
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 14일