ZETIC.MLange

가장 빠르고 간편한

온디바이스 AI 배포 솔루션

기존 AI 모델을 온디바이스 AI로
손쉽게 변환하는 자동화된 개발자 툴

커스텀 모델 사용
커스텀 모델 사용
커스텀 모델 사용

단 한 번의 모델 업로드로
On-device 배포

단 한 번의 모델 업로드로
On-device 배포

01. 모델 및 샘플 input 업로드

모델 및 샘플 input 파일을 이곳에 드래그 앤 드롭 하세요. 귀하의 IP는 안전하게 보호되며, 모델 학습에 절대 사용되지 않습니다.

02. 디바이스 벤치마킹 실행

200개의 스마트폰 CPU, GPU 그리고 NPU에서 성능 테스트 진행

03. 벤치마킹 리포트 리뷰

타겟 하드웨어별 레이턴시 및 정확도를 확인하세요.

04. 코드 세줄 복사

단 3줄의 연동 코드로 즉시 배포하세요.

Hugging Face에서 선택
Hugging Face에서 선택
Hugging Face에서 선택

Hugging Face 모델 링크로 시작하기

Hugging Face 모델 링크로 시작하기

01. 모델 링크 또는 ID 입력

Hugging Face 모델 URL이나 ID를 입력하세요. 파일 업로드는 필요 없습니다.

02. 최적화 및 비교 실행

베이스 모델과 7가지 최적화 버전의 벤치마크 성능을 비교해 보세요.

03. 성능 지표 확인

태스크별 점수와 각 버전별 레이턴시를 확인하세요.

04. 코드 블록 복사

루프 로직이 포함된, 즉시 연동 가능한 코드를 사용하세요.

모델 라이브러리에서 선택
모델 라이브러리에서 선택
모델 라이브러리에서 선택

즉시 사용 가능한
온디바이스 AI 모델 둘러보기

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온디바이스 AI 모델 둘러보기

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온디바이스 AI 모델 둘러보기

모델이 없으신가요? 저희 모델 라이브러리에서 선택하여 시작하세요.
비전, 오디오, SLM까지 준비되어 있습니다.

데모앱에서 직접 온디바이스AI를 경험해보세요.

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Benchmark
Benchmark
Benchmark

200개의 스마트폰 CPU, GPU 그리고 NPU에서 성능 테스트 진행

200개의 스마트폰 CPU, GPU 그리고 NPU에서 성능 테스트 진행

200여 개의 실제 모바일 기기에서 모델의 레이턴시와 SNR을 직접 확인하세요. CPU, GPU, NPU 성능 비교를 통해 배포 전 모든 사용자에게 최적화된 타겟 환경을 찾을 수 있습니다.

온디바이스 성능 극대화

온디바이스 성능 극대화

ZETIC.MLange는 복잡했던 기존 과정을 두 단계로 간소화하여, 1년 이상 소요되던 구현 시간을 24시간 이내로 단축합니다.

온디바이스 배포를 위한 가장 빠른 방법

온디바이스 배포를 위한
가장 빠른 방법

Raw 모델에서 최적화된 SDK까지, 6시간 이내

ZETIC.MLange는 1년 넘게 걸리던 복잡한 수동 배포 과정을 간결한 2단계 워크플로우로 혁신하여, 구현 시간을 6시간 미만으로 단축시켰습니다.

범용 호환성: 모든 타겟을 아우르는 단일 워크플로우

범용 호환성: 모든 타겟을 아우르는 단일 워크플로우

ZETIC.MLange의 자동화 파이프라인은 단 한 번의 과정으로 다양한 OS와 NPU용 라이브러리를 생성합니다. 또한 FP16 최적화를 통해 성능 저하 없이 AI 모델의 퍼포먼스를 극대화합니다.

모든 OS 지원

모든 OS 지원

다음 OS를 지원합니다.

대부분의 스마트폰 칩 지원

다음 SoC를 지원합니다.

…with more to come

속도 그 이상:

MLange만의 확실한 차별점

속도 그 이상:
MLange만의 확실한 차별점

속도 그 이상:
MLange만의 확실한 차별점

핵심 기술 보호

AI 모델을 손실 없이 온디바이스 애플리케이션으로 포팅하여, 기술의 무결성을 보장합니다.

데이터 보안 강화

네트워크 통신으로 인한 유출 위험을 제거하고 데이터를 디바이스에 안전하게 보관합니다.

최적화된 AI 모델

FP16 방식을 활용한 최적화 기술로, 정확도 손실은 최소화하고 성능은 극대화했습니다.

FAQ

FAQ

ZETIC.MLange를 사용하려면 모델을 다시 학습(Retrain)시켜야 하나요?

무료 오픈소스(TFLite, CoreML 등) 대신 ZETIC.MLange를 써야 하는 이유는 무엇인가요?

ZETIC.MLange 도입 시 비용 절감 효과는 어느 정도인가요?

고성능 클라우드 GPU 서버보다 온디바이스 AI가 정말 더 빠른가요?

사용자의 폰이 구형이라 NPU가 없으면 어떻게 되나요?

기존 모바일 앱에 연동하는 작업은 얼마나 어렵나요?

ZETIC.MLange를 사용하려면 모델을 다시 학습(Retrain)시켜야 하나요?

무료 오픈소스(TFLite, CoreML 등) 대신 ZETIC.MLange를 써야 하는 이유는 무엇인가요?

ZETIC.MLange 도입 시 비용 절감 효과는 어느 정도인가요?

고성능 클라우드 GPU 서버보다 온디바이스 AI가 정말 더 빠른가요?

사용자의 폰이 구형이라 NPU가 없으면 어떻게 되나요?

기존 모바일 앱에 연동하는 작업은 얼마나 어렵나요?

ZETIC.MLange를 사용하려면 모델을 다시 학습(Retrain)시켜야 하나요?

무료 오픈소스(TFLite, CoreML 등) 대신 ZETIC.MLange를 써야 하는 이유는 무엇인가요?

ZETIC.MLange 도입 시 비용 절감 효과는 어느 정도인가요?

고성능 클라우드 GPU 서버보다 온디바이스 AI가 정말 더 빠른가요?

사용자의 폰이 구형이라 NPU가 없으면 어떻게 되나요?

기존 모바일 앱에 연동하는 작업은 얼마나 어렵나요?

지금 바로 시작하세요

서버 비용을 절감하고, 스마트폰에서 AI를 실행하세요.

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