PyTorch 모델을 디바이스에서 직접 추론, 서버 비용을 없앴습니다.
PyTorch 모델을 Core ML·ONNX로 내보내 디바이스에서 직접 추론합니다. 서버 왕복과 비용을 없앴습니다.
케이스 자세히 보기 →● DATA & ML ENGINEERING
“돌려봤다”에서 “프로덕션에서 안정적으로”까지.
수집부터 배포·운영까지, ML 수명주기 전체를 책임집니다.
수백대
GPU 오케스트레이션
온디바이스
배포
24/7
모니터링
● THE PROBLEM
이런 상황이라면.
아래 중 하나라도 익숙하다면, 이 서비스가 그 간극을 메웁니다.
노트북 함정
모델은 되는데 서빙·확장·비용이 안 풀린다.
GPU 낭비
비싼 카드가 스케줄링 없이 논다.
엣지 제약
온디바이스로 내려야 하는데 변환·최적화가 막막.
● SCOPE
무엇을, 어디까지, 무엇을 남기나.
모델을 프로덕션 서비스로 끌어올립니다. 수집부터 운영까지 ML 라이프사이클.
어디까지
- 데이터 파이프라인
- 모델 서빙·배포
- GPU 오케스트레이션·스케줄링
- 온디바이스·엣지 ML
- 모니터링·최적화
산출물
- 데이터·ML 파이프라인
- 배포 엔드포인트 또는 온디바이스 빌드
- GPU 운영 체계
- 성능·비용 리포트
● HOW WE WORK
작동 방식.
01
파이프라인데이터 수집·정제·피처
02
서빙엔드포인트 또는 온디바이스 빌드
03
스케줄링GPU 자원 배분·오토스케일
04
운영모니터링·드리프트·비용 최적화
● EVIDENCE — NOT COPY
실제로 출시한 기록.
온디바이스 ML · 엣지 추론
온디바이스
추론
Core ML/ONNX
변환
0원
엣지 서버 비용
● STACK & DOMAIN
기술과 도메인.
PyTorchONNXCore MLTritonKueueSageMakerRay
GPU 대규모 운영 + 엣지 제약을 동시에 다뤄본 팀.
● FAQ
자주 묻는 것.
모델은 우리가 있는데 배포만 가능?+
됩니다. 서빙·스케줄링 단독 의뢰가 가장 많습니다.
온디바이스가 정말 비용을 줄이나요?+
추론 트래픽이 많을수록 서버 비용이 사라져 효과가 큽니다.
GPU 비용이 통제 불능인데요.+
스케줄링·오토스케일·가시화로 가동률을 올려 카드당 처리량을 늘립니다.
모델을 프로덕션으로.
30분 무료 상담으로 방향부터 잡아드립니다.