Chapter 20. 파운데이션 모델의 경량화와 엣지 배포 (Efficient Deployment)
- 20.1 온디바이스 로봇 지능의 도전 과제 (Challenges in On-Device Robotic Intelligence)
- 20.2 모델 압축 기술: 양자화와 가지치기 (Model Compression: Quantization & Pruning)
- 20.3 지식 증류: 거인의 지혜를 계승하다 (Knowledge Distillation)
- 20.4 효율적인 아키텍처: SLM과 MoE (Efficient Architectures: SLMs & Mixture of Experts)
- 20.5 추론 가속화와 런타임 최적화 (Inference Acceleration & Runtime Optimization)
- 20.6 클라우드-엣지 하이브리드 아키텍처 (Cloud-Edge Hybrid Architectures)
- 20.7 하드웨어 가속기와 로봇 전용 칩셋 (Hardware Accelerators for Robotics)