AI 모델, 한 번에 Android·iOS·웹에 배포한다고?

https://ai.google.dev/edge?hl=ko

AI 모델을 여러 플랫폼에 배포하는 건 여전히 복잡합니다. 모바일에 맞춰 한 번, 웹에 맞춰 또 한 번, 임베디드용으로 다시 또… 이렇게 하다 보면 개발 리소스는 기하급수적으로 늘어나고, 유지보수까지 고려하면 머리가 아파집니다.

Google AI Edge는 이 문제를 해결하기 위해 탄생했습니다. 이 솔루션은 Android, iOS, 웹, 임베디드 환경에서 동일한 AI 모델을 쉽게 배포하고 실행할 수 있게 돕습니다. 다양한 머신러닝 프레임워크와 호환되고, 모델 디버깅 도구와 생성형 AI 환경까지 제공하면서도 온디바이스 환경을 유지합니다.

지금부터 Google AI Edge가 어떤 기술이고, 무엇을 해결해주는지, 그리고 실제로 어떻게 활용할 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다.

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Google AI Edge란 무엇인가?

Google AI Edge는 말 그대로 ‘에지 디바이스’에서 실행 가능한 AI를 크로스플랫폼으로 쉽게 배포하고 운영할 수 있도록 만든 프레임워크입니다. Android, iOS, 웹, 임베디드 등 다양한 환경에서 동일한 모델을 배포할 수 있도록 통합적으로 지원합니다.

이 플랫폼은 Google의 최신 온디바이스 기술을 기반으로 하며, 생성형 AI, 비전, 텍스트, 오디오 등 다양한 작업을 커버할 수 있습니다. 복잡한 AI 프로젝트를 위한 고급 도구뿐만 아니라, 손쉽게 시작할 수 있는 로우코드 API까지 제공합니다.

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주요 특징 요약

1. 온디바이스 AI

Google AI Edge는 데이터를 클라우드로 보내지 않고 기기 내부에서 처리합니다. 이는 개인 정보 보호는 물론, 오프라인 상태에서도 안정적인 AI 기능을 사용할 수 있도록 해줍니다. 또한 지연 시간도 최소화되므로 실시간 반응이 필요한 서비스에 적합합니다.

2. 크로스플랫폼 배포

하나의 AI 모델을 Android, iOS, 웹, 심지어 임베디드 기기까지 동일하게 배포할 수 있습니다. 별도의 변환이나 복잡한 설정 없이 동일한 코드 베이스를 다양한 플랫폼에 적용할 수 있다는 점이 큰 장점입니다.

3. 프레임워크 호환성

TensorFlow, PyTorch, Keras, JAX 등 주요 머신러닝 프레임워크와 모두 호환됩니다. 이미 학습된 모델을 Google AI Edge 환경에서 변환해 사용할 수 있으므로, 기존 자산을 그대로 활용할 수 있습니다.

4. 전체 AI 에지 스택 통합

Google AI Edge는 AI 실행에 필요한 다양한 구성 요소를 하나의 스택으로 통합 제공합니다. 모델 실행을 위한 프레임워크, 하드웨어 가속기, 턴키 솔루션까지 모두 지원돼 빠른 구축이 가능합니다.

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로우코드 API로 손쉽게 시작하기

초기 진입 장벽을 낮추기 위해 Google AI Edge는 로우코드 API를 제공합니다. 이 API는 비전, 텍스트, 오디오와 같은 일반적인 AI 작업을 처리하는 데 최적화돼 있으며, MediaPipe 기반으로 쉽게 연동할 수 있습니다.

예를 들어, 얼굴 인식이나 음성 인식 같은 기능은 별도의 복잡한 코드 없이도 빠르게 구현할 수 있습니다. 특히 모바일 앱이나 웹 페이지에 AI 기능을 접목하고자 하는 스타트업 개발자에게 매우 유용합니다.

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커스텀 모델도 간편하게 배포 가능

단순한 기본 기능 외에도, Google AI Edge는 커스텀 모델도 손쉽게 배포할 수 있도록 도와줍니다. 기존에 JAX, Keras, PyTorch, TensorFlow로 학습한 모델이라면 그대로 Android, iOS, 웹 등 다양한 환경에 적용할 수 있습니다.

여기에는 ‘LiteRT’라는 경량 실행 런타임이 지원돼 배포가 간편할 뿐 아니라 운영 중 리소스도 효율적으로 사용할 수 있습니다.

또한 모델을 변환하고 양자화하는 과정을 시각화하는 도구도 함께 제공되므로, 디버깅이나 성능 튜닝도 한층 수월합니다.

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복잡한 파이프라인도 지원

단순한 모델 실행을 넘어, Google AI Edge는 커스텀 파이프라인을 구축할 수 있는 기능도 제공합니다. 사전 처리, 모델 체이닝, 사후 처리까지 포함해 복잡한 ML 파이프라인을 구성할 수 있습니다.

이 파이프라인은 GPU, NPU와 같은 하드웨어 가속기를 자동으로 활용하며, CPU와의 병목 없이 실행됩니다. 복잡한 인퍼런스 작업이 필요한 경우에도 유연하고 빠른 처리 성능을 기대할 수 있습니다.

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생성형 AI도 온디바이스로: Gemini Nano

Google AI Edge는 최신 생성형 AI 모델인 Gemini Nano도 지원합니다. 이는 Google이 Android 및 Chrome 환경을 위해 최적화한 온디바이스 생성형 AI 모델입니다.

Gemini Nano를 통해 텍스트 요약, 자연어 이해, 스마트 회신 생성 같은 기능을 오프라인에서도 구현할 수 있습니다. 개인화와 응답 속도를 모두 잡고 싶은 서비스에 적합합니다.

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Google AI Edge, 왜 주목해야 하는가?

Google AI Edge는 단순히 AI 모델을 여러 플랫폼에 배포하는 도구가 아닙니다. 로컬 데이터 보호, 실시간 처리, 다양한 프레임워크 호환성, 고급 디버깅 도구, 생성형 AI까지 모두 통합한 ‘온디바이스 AI 배포 플랫폼’입니다.

특히 다음과 같은 개발자에게 강력히 추천할 수 있습니다:

• 크로스플랫폼 앱에 AI 기능을 도입하려는 스타트업 개발자
• 기존 모델 자산을 활용해 빠르게 AI 기능을 확장하려는 기업
• 오프라인에서도 작동하는 스마트 기능이 필요한 IoT 및 임베디드 개발자

AI 개발의 복잡함을 줄이고 싶다면, 그리고 여러 플랫폼에서 동일한 성능을 기대하고 있다면, 지금이 바로 Google AI Edge를 도입할 때입니다. AI 모델 배포가 단순해지면, 당신의 서비스는 더 빨리 성장할 수 있습니다.

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