Google AI Edge - 온디바이스 크로스플랫폼 AI

• Google AI Edge는 모바일, 웹, 임베디드 기기 전반에 AI 모델 배포를 간편하게 지원함
• 통합된 크로스플랫폼 프레임워크로 Android, iOS, 웹, 임베디드 환경에서 동일한 모델 구동이 가능함
• 다양한 머신러닝 프레임워크(JAX, Keras, PyTorch, TensorFlow) 와 호환성을 제공함
• 모델 변환 시각화·디버깅, 커스텀 파이프라인 구축 등 고급 개발 도구를 제공함
• Gemini Nano 등 온디바이스 생성형 AI 환경을 Android 및 Chrome 플랫폼에서 활용 가능함

Google AI Edge 소개

• Google AI Edge는 온디바이스 및 크로스플랫폼 AI 배포를 위한 솔루션임
• 모바일, 웹, 임베디드 애플리케이션 환경 등 다양한 플랫폼에 AI 모델을 효율적으로 배포·실행할 수 있는 플랫폼임.

주요 특징

• 기기 내 보관: 데이터가 로컬에 비공개로 유지되어 지연 시간 감소 및 오프라인 동작을 지원함
• 크로스 플랫폼 지원: Android, iOS, 웹, 임베디드 환경에서 동일 모델의 실행이 가능함
• 멀티 프레임워크 호환성: JAX, Keras, PyTorch, TensorFlow 등 여러 머신러닝 프레임워크와의 호환성 제공함
• 전체 AI 에지 스택: 유연한 프레임워크, 턴키 솔루션, 하드웨어 가속기를 통합적으로 지원함

기성 솔루션 및 유연한 프레임워크

일반적인 AI 작업을 위한 로우 코드 API

• 생성형 AI, 비전, 텍스트, 오디오 등 일반적인 AI 작업을 쉽게 처리할 수 있는 로우코드 교차 플랫폼 API를 제공함
• MediaPipe 기반의 솔루션으로 빠른 시작 및 적용이 가능함

커스텀 모델의 크로스플랫폼 배포

• JAX, Keras, PyTorch, TensorFlow 등으로 학습된 기존 AI 모델을 Android, iOS, 웹, 임베디드 기기에서 고성능으로 실행할 수 있음
• LiteRT 지원으로 운영 효율성과 배포 편리성 확보함

모델 변환 및 시각화 도구

• 모델의 변환 및 양자화 과정을 시각화하는 기능을 제공함
• 성능 벤치마크 오버레이로 AI 프로젝트의 핫스팟 디버깅 가능함

맞춤형 ML 파이프라인 구축

• 사전 처리 및 사후 처리 로직을 포함해 여러 ML 모델을 체이닝하여 복잡한 기능 파이프라인을 빌드할 수 있음
• GPU, NPU 기반의 가속 파이프라인을 CPU와 차단 없이 실행 가능함

Android 및 Chrome의 Gemini Nano

• Google의 최신 온디바이스 생성형 AI 모델인 Gemini Nano를 통해 Android 및 Chrome 등 다양한 환경에 생성형 AI 기능을 탑재할 수 있음

결론

• Google AI Edge는 분산형, 온디바이스 AI 기술 배포를 위한 강력한 선택지임.
• 크로스플랫폼 호환성, 다양한 프레임워크 지원, 개발 생산성 도구와 최신 생성형 AI 환경으로, 스타트업 및 IT 개발자 커뮤니티에 효율적이고 강력한 AI 도입 경험을 제공함.