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개요GGUF는 대규모 언어 모델(LLM)을 효율적으로 배포하고 실행하기 위한 경량화된 모델 파일 포맷입니다. Meta의 LLaMA 및 다양한 오픈소스 LLM 실행 엔진에서 사용되며, 기존 GGML 포맷을 개선한 차세대 표준으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의대규모 언어 모델을 효율적으로 저장·실행하기 위한 통합 포맷GGML의 후속 포맷목적다양한 하드웨어에서 경량 실행 지원CPU, GPU, 모바일 환경필요성모델 크기와 자원 소모 문제 해결온디바이스 AI 확산효율적 LLM 배포를 위한 핵심 포맷입니다.2. 특징특징설명비교범용성다양한 모델과 실행 엔진 지원GGML보다 확장성 강화경량성파일 크기 최적화 및 빠른 로딩기존 포맷 대비 성능 개선호환성Meta LLaMA 등 최신 모델 지..

개요대규모 언어 모델(LLM)이 혁신적 성능을 보이며 다양한 산업에서 활용되고 있지만, 계산 자원 요구량이 크고, 배포 및 운영에 어려움이 따르는 것이 현실입니다. 이에 대한 대안으로 주목받고 있는 것이 바로 **SLM(Small Language Model)**입니다. SLM은 파라미터 수를 줄이고 목적 지향적으로 설계된 경량 언어 모델로, 에지 컴퓨팅, 로컬 환경, 특정 도메인 활용에 최적화되어 점차 활용 범위를 넓혀가고 있습니다.1. 개념 및 정의SLM(Small Language Model)은 수억~수십억 개의 파라미터 수준으로 구성된 소형 언어 모델을 의미하며, GPT-4, LLaMA-3 등의 LLM과 비교해 경량화, 저전력, 빠른 추론 속도에 초점을 맞춘 자연어 처리 모델군입니다.SLM은 ‘범용’..

개요Lightweight AutoML(LAM)은 저사양 환경에서도 머신러닝 모델의 자동 생성 및 최적화를 가능하게 하는 경량화된 AutoML 솔루션입니다. 전통적인 AutoML이 강력한 연산 자원을 전제로 한 반면, LAM은 IoT, 모바일, 엣지 디바이스 등 리소스 제약 환경에서도 실행 가능한 모델 학습과 추론 자동화를 목표로 합니다. 이를 통해 AI 기술의 확장성과 접근성을 대폭 향상시킬 수 있습니다.1. 개념 및 정의LAM은 모델 탐색, 피처 엔지니어링, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 선택 및 배포까지의 전 과정을 자동화하지만, 경량화된 알고리즘 및 효율적 파이프라인을 통해 낮은 자원에서도 실행 가능하도록 최적화된 AutoML 형태입니다.주요 목적은 고성능 컴퓨팅 자원 없이도 빠르고 효율적인 ML 워크..

개요On-Device Federated Analytics는 데이터를 사용자 기기 내에서 분석하고, 서버에는 통계적 결과만 업로드하는 분산형 데이터 분석 방식입니다. 중앙집중형 서버로 원시 데이터를 전송하지 않기 때문에 개인정보 보호가 뛰어나며, 데이터 규제 환경에서도 안전하게 유용한 인사이트를 얻을 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의사용자 단말기에서 로컬 분석을 수행하고, 통계 처리된 결과만 서버로 전송하는 분석 기법핵심 개념Raw data는 로컬에 보존, Aggregated data만 공유연관 기술Federated Learning, Differential Privacy, Edge AI이 기법은 Google, Apple 등 글로벌 기업들이 모바일 OS에 탑재하며 적극적으로 도입 중입니다.2..

개요추론 가속기(Inference Accelerator)는 훈련된 인공지능(AI) 모델의 추론(inference) 과정을 빠르고 효율적으로 실행하기 위해 설계된 특수 하드웨어 장치다. 특히 대규모 모델과 실시간 응답이 요구되는 애플리케이션(챗봇, 자율주행, 음성인식 등)에서 필수적인 컴퓨팅 자원으로, GPU, TPU, NPU, FPGA 등 다양한 형태로 구현된다.1. 개념 및 정의추론 가속기는 머신러닝 모델이 입력을 받아 출력을 생성하는 ‘추론(inference)’ 단계를 최적화하여 성능과 에너지 효율을 극대화하는 데 특화된 연산 장치이다.목적: 지연 시간(latency) 최소화, 처리량(throughput) 극대화대상 환경: 엣지 컴퓨팅, 모바일 디바이스, 데이터센터, 자율 시스템 등차이점: 훈련(tr..

개요온디바이스 AI는 인공지능 모델이 클라우드가 아닌 로컬 디바이스 상에서 직접 실행되는 기술을 말한다. 스마트폰, IoT 기기, 웨어러블, 차량용 시스템 등 다양한 환경에서 데이터의 실시간 분석과 AI 추론이 가능하며, 응답 속도, 개인 정보 보호, 네트워크 의존성 감소 등의 장점을 제공한다. 최근 엣지 컴퓨팅과 AI 칩 기술의 발전에 힘입어 그 활용 범위가 급속히 확대되고 있다.1. 개념 및 정의온디바이스 AI는 데이터 수집, 처리, 추론을 디바이스 내에서 수행하는 구조로, AI 연산이 클라우드 서버가 아닌 **엣지(Edge)**나 단말에서 이루어진다.목적: 실시간성 확보, 개인 정보 보호 강화, 오프라인 환경 대응특징: 저전력, 경량화 모델, 빠른 응답 속도적용 환경: 스마트폰, 차량, IoT 센서..