세션 발표자
이현석 - 삼성전자 / Samsung Research / SoC Architecture팀
세션 소개
AI 서비스를 제공 받기 위해 사용자 데이터를 서버에 전송해야 하는 클라우드 기반 AI에 비해 데이터 프라이버시 관점에서 이점이 많은 On-Device AI의 중요성은 점차 강조되고 있습니다.
하지만 클라우드 인프라에 비해 열악한 성능을 가진 사용자 기기에서 On-Device AI를 실행하기란 쉽지 않은 것도 현실입니다.
이러한 점을 고려하여 삼성에서는 On-Device에서의 다양한 연구 및 개발이 진행되고 있습니다.
기기에서의 모델 학습을 통한 모델 개인화를 제공하기도 하고 사용자 기기의 환경을 고려하여 모델을 최적화 하기도 합니다.
구현된 모델을 이용하여 손쉽게 어플리케이션을 구현할 수 있는 프레임워크를 제공하기도 하며 클라우드 환경에서의 MLOps처럼 On-Device 환경에서의 Device MLOps라는 개념도 제시하였습니다.
이번 세션에서는 삼성의 다양한 On-Device AI 관련 오픈 소스에 대해 소개 드립니다.
목차
1.On-Device AI
On-Device AI란?
On-Device AI를 왜 하는가?
On-Device AI의 어려움
2.NNTrainer
NNTrainer
NNTrainer 활용 예제
NNTrainer의 장점
3. ONE
ONE
ONE의 장점
4. NNStreamer
NNStreamer 활용 예제
NNStreamer
NNStreamer 예제
Among-Device AI
5. Device MLOps
Device MLOps
Device MLOps의 필요성
Device MLOps의 역할
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Website
https://www.sdc-korea.com/
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