AI 모델을 모바일 기기에 배포할 때 고려해야 할 사항은 무엇인가요?

AI 모델을 모바일 기기에 배포할 때 가장 먼저 고려해야 할 것은 모델 경량화라고 생각합니다. 서버에서 돌아가는 모델을 그대로 모바일에 올리면 메모리와 처리 속도 문제가 생기기 때문에, 양자화(quantization)나 프루닝(pruning) 같은 기법으로 모델 크기를 줄이는 것이 기본입니다. 학교 컴퓨터 비전 수업에서 TensorFlow Lite로 이미지 분류 모델을 모바일 배포용으로 변환하는 실습을 했는데, 변환 후 정확도가 소폭 하락하지만 추론 속도는 크게 개선된다는 것을 직접 확인했습니다. 두 번째는 배터리·발열 관리인데, 모바일 환경에서 연속 추론은 배터리 소모와 발열을 동반하기 때문에 추론 빈도와 주기를 최적화하는 것도 중요합니다.

온디바이스 AI는 데이터를 서버로 보내지 않고 처리할 수 있어 개인정보 보호 측면에서도 유리합니다.