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모바일 및 IoT 기기에 머신러닝 모델 배포

TensorFlow Lite는 기기 내 추론을 위한 오픈소스 딥 러닝 프레임워크입니다.

가이드 보기

가이드는 TensorFlow Lite의 개념과 구성요소에 관해 설명합니다.

예제 보기

TensorFlow Lite Android 및 iOS 앱을 탐색해보세요.

모델 보기

선행 학습된 모델을 손쉽게 배포하세요.

이용 방법

모델 선택

새 모델을 선택하거나 기존 모델을 다시 학습시키세요.

변환

TensorFlow Lite Converter를 이용해 TensorFlow 모델을 압축된 플랫 버퍼로 변환합니다.

배포

압축된 .tflite 파일을 가져와서 모바일 또는 임베디드 기기에 로드하세요.

최적화

32비트 부동 소수점을 좀 더 효율적인 8비트 정수로 변환하여 양자화하거나 GPU에서 실행하세요.

일반적인 문제 해결책

일반적인 모바일 및 에지 사용 사례를 지원하도록 최적화된 모델을 탐색하세요.

이미지 분류

사람, 활동, 동물, 식물 및 장소를 포함하여 수백 가지 객체를 식별하세요.

객체 감지

경계 상자로 개와 고양이 등 여러 객체를 감지합니다.

스마트 답장

대화식 채팅 메시지를 입력하기 위한 답장 추천을 생성하세요.

뉴스 및 공지 사항

작업에 도움이 되는 업데이트를 확인하세요. 월간 TensorFlow 뉴스레터를 구독하면 최신 공지사항을 받은 편지함에서 바로 받아볼 수 있습니다.

2019년 12월 12일 
TensorFlow Lite를 활용한 기기 내 모델 맞춤설정 예제

새로운 기기 내 전이 학습 이미지 분류 예제를 시도해 보세요.

2019년 8월 6일 
Android에서 실시간으로 사람의 자세 추적하기

사람의 팔꿈치 또는 무릎과 같은 주요 신체 부위의 위치를 감지하여 자세를 추정하는 앱을 빌드해 보세요.

2019년 8월 5일 
모델 최적화 툴킷용 float16 양자화 소개

학습 후 float16 양자화는 매우 작은 정확도를 포기하는 대신 TensorFlow Lite 모델의 크기를 최대 50%까지 줄일 수 있으므로 GPU 측면에서 탁월합니다.