01
정확도 손실을 측정하는 양자화
업무 데이터로 전후 비교
모델을 4비트, 8비트로 줄인 뒤 고객의 검증 데이터로 정확도를 다시 잽니다. 손실이 기준을 넘는 층은 원래 정밀도로 남겨 크기와 정확도의 균형을 찾습니다.
가늠 LITE
큰 모델을 현장 장비에 올리는 경량화·배포 키트
가늠의 문서·비전·음성 모델과 고객의 자체 모델을 양자화하고 연산을 재배치해 엣지 장비와 휴대 단말에서 돌아가게 만듭니다. 줄어든 크기만큼 잃은 정확도를 리포트로 함께 제공합니다.
- 대상 업무
- 휴대 스캐너 · 검사 장비 · 키오스크 · 차량 단말 배포
- 대상 데이터
- 학습된 비전·문서·음성 모델
- 설치형
- 엣지
- 온디바이스
가늠 LITE의 설계 원칙
잃은 만큼 보여줍니다
경량화 전후의 정확도 차이를 업무 데이터 기준으로 측정해 리포트로 남깁니다.
장비에 맞춥니다
같은 모델도 장비의 메모리와 연산 특성에 맞춰 다르게 최적화합니다.
오프라인에서도 돕니다
네트워크 없이 단말 안에서 추론해 민감한 데이터가 밖으로 나가지 않습니다.
02
장비별 연산 재배치
같은 모델, 다른 장비
연산 그래프를 분석해 장비의 가속기에서 빠른 연산과 CPU에 남길 연산을 나눕니다. 장비를 바꿔도 다시 학습할 필요가 없습니다.
03
온디바이스 추론
네트워크 없이 단말 안에서
휴대 스캐너나 키오스크에서 문서와 이미지를 바로 처리합니다. 개인정보가 담긴 데이터는 단말 밖으로 나가지 않습니다.
04
배포와 버전 관리
수백 대 장비에 한 번에
경량화한 모델을 장비 그룹별로 배포하고 버전을 관리합니다. 문제가 생긴 버전은 한 번에 이전 버전으로 되돌릴 수 있습니다.
제품 정보
- 제품명
- 가늠 LITE
- 지원 형식
- 주요 학습 프레임워크 모델 가져오기, 4비트 · 8비트 양자화
- 지원 언어/대상
- ARM · x86 엣지 장비, 산업용 GPU 모듈
- 배포
- 설치형 · 엣지·온디바이스
표기된 수치는 예시이며 고객 데이터에 따라 달라질 수 있습니다.
현장의 목소리
“창고 안 통신이 불안정한 구역에서도 스캐너가 운송장을 바로 읽어서 작업 흐름이 끊기지 않았습니다.”
“경량화 리포트에 정확도 차이가 숫자로 있어서 품질팀을 설득하기 쉬웠습니다.”
우리 데이터로 먼저 확인해 보세요
샘플 데이터로 인식 결과와 예상 정확도를 정리해 드립니다.