Edge AI/ML 개발

1. Edge ML 을 구현하기 위한 최적의 HW/SW 구성 검토

    1) Edge Machine Learning 의 중요성 : insightcampus.co.kr/insightcommunity/?mod=document&uid=12848

    2) Edge Machine Learning Benchmakr report ; link

       => Jetson Nano와 TensorRT 의 조합이 괜찮은 성능으로 보임

 

2. TensorRT 검토

    1) NVIDIA TensorRT 개념, 설치방법, 사용 : eehoeskrap.tistory.com/414

       => Nvidia 보드에서 ML을 최적으로 실행해주는 모델 최적화 엔진

    2) 다양한 플랫폼에 적용

      => 중점 검토 사항 : Pytorch 모델을 Onnx로 변환하고 TensorRT 사용하기 
    3) Pytorch를 TensorRT로 변환하기 위한 환경 설정 : link

 

3. Tensorflow Lite 검토

     => 라즈베리파이에 설치할 ML tool 

    1) TFLite 개념 잡기 : github.com/devinlife/my-tf-training

    2) 추가 참고

        TensorFlow Lite 소개 : devinlife.com/tensorflow%20lite/intro-tflite/

        TensorFlow Lite 가이드 : www.tensorflow.org/lite/guide?hl=ko

 

 

출처) https://www.imagimob.com/blog/edge-computing-needs-edge-ai