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로봇을 위한 MLOps #2: 엣지 파이프라인의 구성
데브옵스

로봇을 위한 MLOps #2: 엣지 파이프라인의 구성

우아한 형제들
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2024년 7월 19일

두줄요약

로봇 엣지 디바이스에서 동작하는 MLOps 파이프라인과 TensorRT 기반 추론 도구를 소개했습니다. Trtexec, TREx, Nsight Systems로 변환·시각화·성능 분석을 수행하는 흐름을 정리했습니다.

핵심 내용

  • 로봇 엣지 디바이스에서 동작하는 MLOps 파이프라인 구성 소개
  • ONNX 모델을 TensorRT plan으로 변환해 GPU/DLA 추론에 활용하는 흐름 정리
  • Trtexec, TREx, Nsight Systems로 변환·시각화·성능 분석 수행
  • 다중 모델 동시 추론 성능 평가용 도구 Trt-Infersight를 자체 개발 도구로 소개

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로봇용 머신러닝 개발에서 재현성과 온프레미스 자원 관리가 왜 중요한지 설명했습니다. K3s와 Airflow로 이를 해결하는 MLOps 구성 방법을 소개했습니다.

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