반응형 2024/10/252 엣지 AI: IoT와 모바일 기기에 AI 적용하기 엣지 AI는 데이터가 생성되는 현장에서 직접 AI 처리를 수행하는 기술로, 클라우드 의존성을 줄이고 실시간 응답성과 프라이버시 보호를 강화할 수 있는 강력한 기술로 주목받고 있습니다. 스마트폰, 스마트 스피커, 자율주행차, 웨어러블 디바이스 등 일상생활에서 접할 수 있는 다양한 기기들이 점점 더 많은 데이터를 생성하며, 그 데이터를 실시간으로 분석하고 즉각적인 피드백을 제공하는 것이 중요해졌습니다. 전통적인 클라우드 기반 AI 모델은 모든 데이터를 중앙 서버로 전송해 처리하는 방식이었으나, 데이터 전송 지연이나 네트워크 연결 문제, 대규모 데이터 이동으로 인한 비용 증가, 프라이버시 이슈 등으로 한계가 있었습니다. 엣지 AI는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술로, IoT 기기와 모바일 디바이스와 .. 2024. 10. 25. 클라우드 기반 AI: 머신러닝 모델을 쉽게 배포하고 관리하는 방법 클라우드 컴퓨팅은 AI 개발에서 필수적인 요소가 되었습니다. 대규모 컴퓨팅 리소스, 확장성, 비용 효율성 등 클라우드가 제공하는 이점은 AI 모델의 개발, 배포, 관리에 이르기까지 큰 역할을 합니다. 클라우드 기반 솔루션을 사용하면 머신러닝 모델을 더 쉽고 효율적으로 운영할 수 있습니다. 이 글에서는 클라우드 환경에서 머신러닝 모델을 배포하고 관리하는 방법을 설명합니다. AWS, GCP, Azure와 같은 클라우드 플랫폼을 통해 배포 프로세스를 살펴보고, 운영과 관리에서의 모범 사례들을 알아봅니다. 클라우드 AI 플랫폼 개요1) AWS (Amazon Web Services)Amazon SageMaker: 모델 훈련, 배포, 관리까지 지원하는 종합 플랫폼AWS Lambda: 서버리스 환경에서 모델을 실행하.. 2024. 10. 25. 이전 1 다음 반응형
