🚀 어드밴텍 EdgeAI 워크플로우를 활용해서 GitHub에서 Edge AI 애플리케이션을 구축하는 방법

[Diane.Jung]

하드웨어 중심 개발자를 위한 간편한 시작 가이드

GitHub에서 제공되는 어드밴텍의 EdgeAI 워크플로우는 엣지 디바이스에서 AI 애플리케이션을 개발자들에게 명확하고 실용적인 경로를 제시합니다.

• GitHub 저장소: https://github.com/ADVANTECH-Corp/EdgeAI_Workflow

이 워크플로우를 통해 하드웨어 설정 → AI 모델 선택 → 최적화 → 튜닝 → 배포까지의 전 과정을 매끄럽게 진행할 수 있습니다. Edge AI 솔루션 개발을 시작하는 방법을 요약하면 다음과 같습니다.

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하드웨어 환경 준비

AI 애플리케이션을 실행하기 전, 디바이스가 준비되었는지 확인해야 합니다. 플랫폼(NVIDIA Jetson, Qualcomm QCS/QRB, Hailo, x86 등)에 맞는 하드웨어 환경을 준비합니다.

• BSP(Board Support Package) 및 드라이버 패키지

• 필수 AI Runtime 엔진 (TensorRT, QNN, HailoRT, OpenVINO 등)

• 기본 Python 및 시스템 라이브러리

환경 설정이 완료되면 디바이스에서 AI 워크로드를 처리할 준비가 된 것입니다.

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AI 모델 선택 및 구축

고객은 다음 중 하나로 시작할 수 있습니다.

• 사전 학습된 모델: (YOLO, 분류, 포즈 추정 등)

• 사용자 정의 학습 AI 모델: (직접 학습시킨 모델)

선택한 모델을 일반적으로 사용되는 ONNX 형식으로 내보냅니다.

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모델 최적화 및 변환

각 하드웨어 플랫폼은 고유의 최적화된 모델 형식이 필요합니다. EdgeAI 워크플로우는 모델을 다음 형식으로 변환하는 방법을 안내합니다.

• NVIDIA: TensorRT 엔진

• Qualcomm: DLC

• Hailo: HEF

• x86: OpenVINO IR

이 과정을 통해 모델은 각 장치의 가속기에서 최적화되어 실행됩니다.

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Edge AI 애플리케이션 개발

변환이 끝나면 최적화된 모델을 애플리케이션에 통합합니다. GitHub 저장소는 다음과 같은 간단한 샘플 모델을 제공합니다.

• 객체 탐지 (Object Detection)

• 비디오 추론 파이프라인

이 샘플들을 통해 모델 로드 방법, 카메라/비디오 입력 읽기, 하드웨어에서의 추론 실행 방법을 익힐 수 있습니다.

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디바이스에 배포

마지막으로 AI 애플리케이션을 타겟 디바이스로 옮깁니다.

• 최적화된 모델 복사

• 필요한 AI 런타임 라이브러리 활성화를 위해 Edge AI SDK 설치

• 디바이스에서 직접 애플리케이션 실행

• 성능 검증 (FPS, 지연 시간, AI 장치 사용률, 온도, 메모리 등)

이후, 실제 환경에 맞게 솔루션을 확장해 나갈 수 있습니다.

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워크플로우 주요 장점

• 명확한 단계별 개발 경로 제시

• 다양한 플랫폼 지원: (Jetson / Qualcomm / Hailo / x86)

• 즉시 사용 가능한 예제 애플리케이션 제공

• Edge AI 프로젝트의 릴리즈 시간 단축

어드밴텍 하드웨어와 EdgeAI 워크플로우의 결합은 고객이 실제 Edge AI 솔루션을 구축하고 배포하는 과정을 이해하는 가장 쉬운 방법입니다.

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혹시 특정 하드웨어 플랫폼(예: NVIDIA Jetson 혹은 Qualcomm)에 맞춘 더 구체적인 설정 방법이 궁금하신가요? 원하신다면 해당 부분의 가이드를 더 자세히 설명해 드리겠습니다.