WebGPU 기반 Gemma 4 E2B 도입을 통한 완전 오프라인 음성-텍스트 통합 파이프라인 구축

GemmaNotes

Sarath Chandra Pandurangi2026년 5월 25일2분intermediate

AI 요약

Context

기존 음성 받아쓰기 도구의 클라우드 의존성으로 인한 개인정보 유출 위험 및 네트워크 지연 발생. 전사(Transcription)와 텍스트 정제(LLM)를 분리한 다단계 파이프라인 구성 시 발생하는 복잡도와 리소스 낭비라는 한계 존재.

transformers.js 및 WebGPU 활용을 통한 로컬 브라우저 환경의 AI 추론 엔진 구현
Gemma 4의 native multimodal 기능을 활용하여 오디오 입력을 텍스트로 직접 변환하는 단일 단계(Unified Stage) 아키텍처 설계
호스트 시스템 RAM 및 WebGPU 런타임 부하 최소화를 위해 31B 모델 대신 성능 대비 크기가 최적화된 E2B 모델 채택
단일 모델 인스턴스로 음성 전사와 문법 교정 및 구조화(Rewrite) 기능을 모두 처리하는 리소스 공유 구조 설계
외부 API 키 및 네트워크 연결을 완전히 제거하여 데이터 보안성과 제로 레이턴시 달성

실천 포인트

1. 로컬 환경 배포 시 RAM 및 GPU 메모리 제약을 고려한 모델 사이즈(E2B vs E4B) 선정

2. 전사-정제 단계의 분리 대신 Multimodal 모델의 단일 추론 가능 여부 검토

3. WebGPU 등 브라우저 가속 API를 활용한 클라이언트 사이드 AI 추론 최적화 적용

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