­­IoT 디바이스에서 쉽고 편리하게 머신러닝(ML) 추론하기

IoT 디바이스에서 머신러닝(ML) 추론을 쉽고 편리하게 수행하는 방법에 대해 설명합니다. 기존 방식은 서버 API를 이용할 경우 네트워크 연결, 서버 용량, API 호출 비용 등의 제약이 있었습니다.

본 글에서는 AWS Greengrass V2의 컨테이너 컴포넌트를 활용하여 IoT 디바이스에 ML 모델을 직접 배포하고 추론 API를 사용하는 방법을 제시합니다. 이를 통해 네트워크 연결 제약 없이 ML 기능을 활용하고, 디바이스 증가에 따른 서버 부하 및 API 호출 비용 문제를 해결할 수 있습니다.

Greengrass V2는 오픈소스 edge runtime으로, 컨테이너 기반의 ML 추론 기능을 IoT 디바이스에서 효율적으로 사용할 수 있도록 지원합니다.