엣지 AI · MLOps
네트워크가 불안정하거나 응답이 빨라야 하는 현장에서는 데이터를 서버로 보내지 않고 장비 가까이에서 AI를 돌려야 합니다. 엣지 추론 환경과, 모델을 계속 관리하는 MLOps 체계를 함께 구축합니다.
- Jetson·엣지 추론
- 모델 배포 자동화
- gRPC·REST API
이런 고민이 있다면
- ✓현장 데이터가 커서 서버로 다 보내기 어렵다
- ✓모델을 한 번 배포한 뒤 성능이 떨어져도 알 수 없다
- ✓장비마다 모델 버전이 달라 관리가 안 된다
- ✓연구용 모델을 현장 시스템에 붙이는 방법을 모른다
적용 분야
- 제조 현장 검사·판정
- 현장 계측 장비
- 통신이 제한된 시설
바라소프트의 접근
- 01
추론 환경 설계
NVIDIA Jetson 등 엣지 장비에 맞게 모델을 경량화하고 추론 서버를 구성합니다.
- 02
연동 API
gRPC·REST API로 기존 장비·시스템과 결과를 주고받습니다.
- 03
MLOps 파이프라인
데이터 수집 → 재학습 → 검증 → 배포를 자동화하고 버전을 관리합니다.
- 04
운영 모니터링
추론 성능과 입력 데이터 변화를 지켜보고, 떨어지면 재학습을 제안합니다.
제공 결과물
- 엣지 추론 서버
- 모델 배포·버전 관리 체계
- 연동 API
- 성능 모니터링 화면
- 운영 매뉴얼
주요 기술
- NVIDIA Jetson
- Kubernetes
- gRPC
- Python
- Podman · Docker
엣지 AI · MLOps 도입을 검토 중이신가요?
데이터와 현장 상황을 알려 주시면 가능한 범위부터 함께 정리하겠습니다.