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AI 요약
이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.
안드로이드에서 온디바이스 AI를 활용한 스팸 분류
이 게시물은 한국어 DistilKoBERT 모델을 사용해 스팸 문자를 분류하는 온디바이스 AI 구현 과정을 설명합니다.모델 개발 및 최적화
- 자체 및 공공 데이터셋으로 학습용 데이터 구축
- DistilKoBERT로 모델 경량화 및 분류 성능 99% 달성
- PyTorch 모델을 TensorFlow Lite 포맷으로 변환
- Post-Training Dynamic Range Quantization을 적용해 모델 크기 4배 축소, 추론 속도 2.5배 향상
온디바이스 실행 및 평가
- LiteRT Interpreter로 안드로이드 앱 내 직접 추론 수행
- 토크나이저 커스터마이징으로 정확도 유지
- TensorFlow Lite Benchmark Tool로 리소스 사용량과 속도 측정
- 양자화 모델은 메모리 사용량 3배 감소, 추론 속도 4배 향상
