엣지 AI(Edge AI) 최적화: TensorFlow Lite 양자화와 온디바이스 성능 튜닝
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,…
Optimizing Edge AI: From FP32 to INT8 with TensorFlow Lite Quantization
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 …
エッジAI最適化：TensorFlow Liteによる量子化とプルーニングで推論速度を加速する
クラウドAPIへのラウンドトリップで発生する数百ミリ秒のレイテンシ、不安定なネットワーク環境、そして増大し続けるクラウドコスト。これらは、リアルタイム性が求められるIoTやモバイルアプリケーションにおいて致命的なボトルネックとなります。本記事では、モデルの精度を維持しながら、計算リソースの限られ…
Edge AI: Optimización de Modelos ML para IoT y Móviles (Guía TFLite)
La dependencia exclusiva de la nube para la inferencia de Inteligencia Artificial se ha convertido en un cuello de botella crítico. En escenarios de…