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반자동에서 전자동으로: 넷츠프레소가 에이전트로 모델 최적화하는 법

넷츠프레소 에이전트는 자연어 목표를 해석하고 HPO로 모델 최적화 조합을 탐색합니다. 가드레일과 검증으로 재현성을 확보하며 전문가 수준의 결과를 비교했습니다.

온디바이스 LLM 최적화 경진대회에서 통합 파이프라인 활용 사례를 소개했습니다. 라즈베리파이에서 품질을 유지하며 속도와 메모리를 8배 이상 개선했습니다.

넷츠프레소의 CLI 기반 AI 모델 최적화·배포 파이프라인을 소개했습니다. 양자화 탐색과 시각화로 정확도·지연시간·메모리의 균형을 검증합니다.

GTC 2026의 핵심 흐름을 추론 효율, 에이전틱 AI, 피지컬 AI 관점에서 정리했습니다. 데이터센터와 엣지 환경의 조건별 AI 최적화 과제를 짚었습니다.

모바일 환경에서 PIDNet 의미론적 분할 모델의 실시간 처리 지연 문제를 다뤘습니다.\nNetsPresso 구조적 가지치기로 압축률별 정확도와 지연 시간의 균형을 비교했습니다.

세탁 기호 객체 탐지 모델을 Android용 TFLite로 구현하고 NetsPresso로 최적화했습니다. 경량 모델은 크기를 줄이면서도 유사한 정확도와 더 빠른 탐지 속도를 보였습니다.

안드로이드 기기에서 TFLite 객체 감지 모델로 포트홀을 실시간 감지했습니다. NetsPresso 경량화로 정확도를 유지하며 지연 시간과 연산량을 줄였습니다.

PyNetsPresso의 DAP로 YOLOv5-L에서 의존성을 고려한 파라미터 제거 방식을 소개했습니다. Jetson Xavier·TensorRT 환경에서 2.63배 성능 향상과 2% 수준의 성능 저하를 제시했습니다.

2026년 11월 1일

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