Showing posts with the label Edge AI

엣지 AI(Edge AI) 최적화: TensorFlow Lite 양자화와 온디바이스 성능 튜닝

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클라우드 기반의 AI 모델을 프로덕션 환경에서 운영하다 보면 필연적으로 네트워크 레이턴시(Network Latency) 와 대역폭 비용 문제에 직면하게 됩니다. 특히 스마트 팩토리의 이상 감지 시스템이나 자율 주행 보조 장치처럼 실시간 응답이 필수적인 환경에서, 서버 왕복 시간(RTT)이 200ms를 초과하는 순간 서비스의 가치는 급격히 하락합니다.…
엣지 AI(Edge AI) 최적화: TensorFlow Lite 양자화와 온디바이스 성능 튜닝

Optimizing Edge AI: From FP32 to INT8 with TensorFlow Lite Quantization

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Deploying machine learning models to the cloud is easy, but it comes with a heavy price: latency, bandwidth costs, and privacy risks. When you move that logic to the edge—whether it’s a mobile phone…
Optimizing Edge AI: From FP32 to INT8 with TensorFlow Lite Quantization

Edge AI: Optimización de Modelos ML para IoT y Móviles (Guía TFLite)

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La dependencia exclusiva de la nube para la inferencia de Inteligencia Artificial se ha convertido en un cuello de botella crítico. En escenarios de producción real, depender de una API REST para de…
Edge AI: Optimización de Modelos ML para IoT y Móviles (Guía TFLite)
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