ONNX 전환 및 Local Seq2Seq 도입을 통한 5배 빠른 Offline 수어 번역 시스템 구현

Beyond the Basics: Offline Models, Custom Signs, and Production Scaling (Part 4)

Bright Etornam Sunu2026년 5월 16일4분advanced

AI 요약

Context

Cloud 기반 LLM Fallback 체인으로 인한 네트워크 의존성 및 데이터 프라이버시 침해 위험 존재. 모바일 및 엣지 디바이스의 하드웨어 제약으로 인한 PyTorch 런타임의 무거운 오버헤드와 추론 속도 저하 문제 발생.

T5-small 및 MarianMT 기반 Local Seq2Seq 모델 도입을 통한 Gloss-to-English 번역의 100% Offline 환경 구축
PyTorch .pt 체크포인트를 ONNX Graph로 수학적 변환하여 C++ 기반 최적화 런타임 적용
pyttsx3 백엔드 통합을 통한 CV, Sequence Modeling, TTS 전 과정의 로컬 하드웨어 내 완결 구조 설계
인터랙티브 터미널 기반의 Custom Sign Recorder 구축을 통한 저자원 언어 데이터셋의 신속한 확보 및 파이프라인 최적화
ONNX Runtime Mobile/Web 적용을 통해 OS 및 플랫폼에 독립적인 추론 환경 확보

실천 포인트

1. Edge 디바이스 배포 시 PyTorch 대신 ONNX Runtime 적용 검토

2. 프라이버시 및 네트워크 제약 상황을 고려한 Local Seq2Seq 모델(T5-small 등) 벤치마킹

3. 데이터 부족 문제 해결을 위한 도메인 특화 데이터 수집 툴(Custom Recorder) 내재화

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