Quantization 기반 RAM 1.5GB 최적화로 Mobile Edge AI 구현

Context

고성능 GPU와 대규모 VRAM 요구로 인해 AI 모델 실행 환경이 고비용 워크스테이션에 종속된 상황. 모바일 기기의 제한된 리소스로 인해 Native Vision 및 Audio 처리 모델의 온디바이스 실행이 불가능했던 기술적 한계 존재.

Technical Solution

• Quantization 기술 적용을 통한 모델 파라미터 압축 및 메모리 풋프린트 최소화
• 2.3B 파라미터 규모의 E2B 모델 채택으로 Mobile Edge 환경 최적화
• JSON Structured Output 최적화를 통한 Node.js 백엔드와의 API 연동 효율성 확보
• Local-first 역량 집중을 통해 외부 서버 의존성을 제거한 온디바이스 추론 구조 설계
• Termux 및 Acode와 같은 경량 환경 내 모델 구동을 위한 리소스 쉐이핑 적용