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[Android] 온디바이스 AI 개발기 - 4편: GPU 가속, 어떤 기기에서 되나
libOpenCL.so가 있어야 GPU가 된다 — 지원 기기와 런타임 감지 방법
[Android] 온디바이스 AI 개발기 - 5편: 한계 실험기 (요약 / 분류 / 번역 직접 비교)
1B 모델, 실제로 써보면 어디까지 되나
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[Android] 온디바이스 AI 개발기 - 3편: LiteRT-LM 실전 세팅 (Hilt, GPU, 스트리밍)
의존성 주입부터 GPU 백엔드 초기화, 스트리밍 응답 처리까지
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[Android] 온디바이스 AI 개발기 - 2편: MediaPipe에서 LiteRT-LM으로 (삽질기)
구글이 만든 MediaPipe인데 왜 deprecated? 그래서 어디로 갔나
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[Android] 온디바이스 AI 개발기 - 1편: 왜 온디바이스인가
서버 AI말고 기기 안에서 돌리는 LLM, 왜 쓰는 걸까
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[Android] 온디바이스 AI 삽질기 - 6편: LiteRT-LM으로 갈아타는데 Gemma 4가 나왔다
파인튜닝 열심히 했더니 세상이 바뀌어 있었다
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[Android] 온디바이스 AI 삽질기 - 5편: 파인튜닝 모델을 Android에 올리기 (변환 삽질기)
safetensors → tflite → .task → adb push, 중간에 막히는 게 한두 개가 아니다
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[Android] 온디바이스 AI 삽질기 - 4편: QLoRA 파인튜닝 실전, loss가 안 내려가면 어떡하나
밤에 스크립트 돌려놓고 다음 날 아침에 확인하는 삶
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[Android] 온디바이스 AI 삽질기 - 3편: M1 Mac Mini 16GB로 LLM 파인튜닝 환경 세팅
24GB도 아니고 M1 16GB로 1B 모델 파인튜닝 — 되긴 된다
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[Android] 온디바이스 AI 삽질기 - 2편: 학습 데이터 5만건, Gemini CLI로 하루 만에 만들기
실제 데이터는 못 쓰고, Claude는 비싸고, 그래서 Gemini CLI headless 호출