TensorFlow Lite 배포 — 변환·양자화·플랫폼

TensorFlow Lite 배포

훈련한 모델을 온디바이스에서 돌리려면 .tflite 형식으로 변환하고, 성능을 위해 양자화하는 게 일반적이에요. TensorFlow Lite(LiteRT)의 배포 흐름을 요약하면 이래요.

모델 변환

PyTorch, JAX, TensorFlow로 훈련한 모델을 LiteRT 변환 도구로 .tflite 형식으로 바꿔요. 이미 .tflite로 배포된 사전 훈련 모델을 그대로 쓰는 것도 가능해요. 변환 과정에서 지원 연산 집합에 맞게 모델이 조정돼요.

최적화(양자화)

훈련 후 양자화(Post-training quantization): 훈련 후 가중치를 낮은 정밀도(예: int8)로 바꿔 모델 크기와 메모리를 크게 줄여요.
훈련 인식 양자화(QAT, Quantization-aware training): 훈련 중 양자화 효과를 반영해 정확도 손실을 최소화해요.
최적화 툴킷을 쓰면 정확도 트레이드오프를 확인하며 크기·속도·정확도 균형을 잡을 수 있어요.

플랫폼에 배포

변환·양자화한 .tflite 모델을 Android, iOS, Web, IoT, Desktop 등 타깃 플랫폼에 통합해요. CompiledModel API를 쓰면 CPU·GPU·NPU 가속을 자동으로 활용해 기기별 최적 성능을 얻어요. 데이터를 온디바이스에서 처리하므로 프라이버시가 좋고 네트워크 의존성이 낮아요.