모바일에서도 빠르게 작동하는 비전-언어 모델? Apple의 FastVLM이 답이다

AI 기술은 점점 더 고도화되고 있지만, 여전히 하나의 큰 벽이 존재합니다. 고해상도 이미지를 처리하는 비전-언어 모델(Vision-Language Model, VLM)은 뛰어난 성능을 자랑하지만, 속도와 무거운 리소스가 발목을 잡습니다. 특히 모바일 환경에서는 거의 사용이 불가능한 경우가 많습니다.

Apple은 이 문제를 해결하기 위해 CVPR 2025에서 새로운 접근을 제시했습니다. 바로 **FastVLM(Fast Vision Language Model)**입니다. 고해상도 이미지 처리 성능은 유지하면서도 인코딩 속도를 획기적으로 개선한 FastVLM은 iPhone, iPad, Mac 같은 실제 디바이스에서도 사용할 수 있을 정도로 경량화돼 주목받고 있습니다.

이 글에서는 FastVLM의 핵심 기술 개념부터 실제 사용법, 그리고 어떤 점에서 혁신적인지까지 자세히 살펴보겠습니다.

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FastVLM이란 무엇인가

FastVLM은 Apple이 발표한 비전-언어 모델로, 기존의 느리고 무거운 VLM에 비해 압도적으로 빠른 인코딩 성능과 경량화된 구조를 자랑합니다. 공식적으로 오픈소스 프로젝트로 공개되어 누구나 다운로드해 실험할 수 있습니다.

핵심은 FastViTHD라는 새로운 인코더 구조입니다. 고해상도 이미지에서도 토큰 수를 획기적으로 줄이고, 인코딩 시간을 단축시켜 모바일 기기에서도 실시간 처리에 가까운 속도를 보여줍니다.

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FastViTHD: 혁신적인 비전 인코더

FastVLM의 핵심 엔진은 FastViTHD입니다. 이 인코더는 하이브리드 구조를 채택해 고해상도 이미지를 처리할 때 불필요한 연산을 줄이고, 출력 토큰 수를 감소시켜 성능과 속도 두 마리 토끼를 잡았습니다.

가장 작은 모델인 FastVLM-0.5B는 기존의 LLaVA-OneVision-0.5B보다 무려 **85배 빠른 토큰 생성 속도(TTFT)**를 보여주며, 인코더 크기도 3.4배 더 작습니다. 성능을 유지하면서도 가볍고 빠르게 작동하는 이유가 여기에 있습니다.

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성능 비교: 숫자가 말해주는 FastVLM의 경쟁력

Apple은 FastVLM의 성능을 다른 최신 모델들과 비교하여 그 우위를 명확히 보여주고 있습니다.

• FastVLM-0.5B
  • TTFT 속도: LLaVA-OneVision-0.5B 대비 85배 빠름
  • 인코더 크기: 3.4배 작음
• FastVLM-7B (Qwen2-7B 기반)
  • TTFT 속도: Cambrian-1-8B 대비 7.9배 빠름
  • 성능: 단일 인코더 기준, 최신 SOTA 모델과 동등 이상의 결과

단순히 빠르기만 한 것이 아니라, 모델 크기와 연산 리소스 사용 측면에서도 우수한 최적화를 보여주는 것이 특징입니다.

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모델 종류와 구성: 필요에 따라 선택 가능한 모델

FastVLM은 크기와 성능에 따라 세 가지 모델로 제공됩니다.

• FastVLM-0.5B
  경량화된 모델로 모바일 또는 저사양 환경에 적합
• FastVLM-1.5B
  균형 잡힌 성능과 속도 제공
• FastVLM-7B
  높은 성능이 필요한 환경에 적합. Qwen2-7B와 결합

각 모델은 PyTorch 기반으로 훈련된 체크포인트가 함께 제공되며, 단계별 버전(2단계, 3단계)도 선택적으로 활용 가능합니다.

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실사용 예제: predict.py로 간단히 시작하기

FastVLM 프로젝트는 실제로 쉽게 사용해볼 수 있도록 **추론 스크립트(predict.py)**를 함께 제공합니다. 복잡한 설정 없이도 다음과 같이 사용할 수 있습니다.

python predict.py \
    --model-path checkpoints/FastVLM-0.5B \
    --image-path ./example/cat.jpg \
    --question "이 고양이는 무슨 색인가요?"

이미지와 프롬프트(질문)를 입력하면 해당 이미지에 대한 설명이나 답변을 즉시 출력합니다.

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Apple Silicon 및 iOS에서의 활용

FastVLM은 Apple Silicon(M1, M2 등)을 사용하는 Mac 기기에서의 사용을 위해 별도의 최적화된 모델 및 가이드도 제공합니다.

• Apple Silicon 지원을 위한 모델 내보내기 및 양자화 방법 안내
• macOS, iOS(iPhone, iPad)에서 사용할 수 있는 데모 앱 소스 코드 제공
• /app 디렉토리에 모바일 앱 개발 가이드 및 코드 포함

즉, 실제 모바일 기기에서도 FastVLM의 성능을 체감하고 테스트할 수 있도록 환경을 완비해 두었습니다.

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오픈소스 활용 시 유의사항

FastVLM은 GitHub에서 전체 코드 및 모델 체크포인트를 공개하고 있으며, 다양한 오픈소스 프로젝트의 기여를 바탕으로 구성돼 있습니다. 사용 전 반드시 아래 사항을 확인해야 합니다.

• 라이선스 파일 및 모델 사용 관련 조항 숙지 필수
• 논문 및 코드 인용 시 공식 arXiv 링크와 인용 양식 참고
• 기여자 및 오픈소스 사용 목록도 리포지토리 내에 별도로 제공

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FastVLM이 열어가는 모바일 VLM 시대

FastVLM은 기존의 비전-언어 모델이 안고 있던 느린 속도와 높은 연산 부담이라는 한계를 기술적으로 뛰어넘었습니다. 가장 주목할 점은, 이 모델이 iPhone이나 MacBook 같은 일반 소비자 기기에서도 실시간에 가까운 속도로 작동할 수 있다는 것입니다.

AI가 클라우드에서 디바이스로 내려오고 있는 흐름 속에서, FastVLM은 그 전환의 핵심 기술로 자리 잡을 가능성이 큽니다. 개발자 입장에서는 더 이상 무거운 모델을 서버에 두고 통신을 기다릴 필요 없이, 손 안의 기기에서 AI를 구현할 수 있는 시대가 열린 셈입니다.

지금 당장 GitHub에서 FastVLM을 다운로드해 테스트해보세요. 여러분이 생각하는 것보다 훨씬 가까운 곳에, 실시간 AI의 미래가 있습니다.

https://github.com/apple/ml-fastvlm

GitHub - apple/ml-fastvlm: This repository contains the official implementation of "FastVLM: Efficient Vision Encoding for Visio