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휴대 가능한 모델은 직렬화가 가능하며 호환성을 가져야 한다. 텐서플로는 SavedModel과 Keras 형식으로 모델을 내보내고 TensorFlow.js는 이를 변환 후 LoadGraphModel과 loadLayersModel로 불러온다.

3년전 도커 이미지로 aws에 모델을 올리고 웹 사이트를 운영을 했었는데, 당시 내 궁금증으로는 그냥 로컬에서 돌리는 방법도 없나 싶어서 찾은 책이었다. 시간이 많이 지나서 이직 준비를 하면서 그간 사놓은 책들을 매일 하나씩 공부하는 생각으로 포스팅을 시작한다..! 따라서 이 포스팅은 내가 읽고 실습하면서 생각들을 정리한 포스트라고 보면 되겠다.

알고리즘 중에 그리디 알고리즘이 있다. 당장의 이익으로 결과내는게 핵심인 알고리즘인데, 항상 최선의 결과를 내지 않는다는 함정이 존재한다.

NeRF의 등장으로 여러 이미지를 입력으로 연속적인 장면을 인공지능으로 풀어내는 것이 가능해졌다. Gaussian Splatting은 여기서 더 나아가 이것을 실시간으로 풀어내는 것이 가능함을 시사한다.

사실 타의반 자의반으로 퇴사를 하게 되었는데, 생각보다 이른 시기에 퇴사를 하게 될 것 같다. 이와 관련해서는 길게 얘기는 안할 것 같고.. 지금보다 더 처우가 좋은 곳이면 좋을 것 같다..

아직 한달도 되지 않았지만.. 아직도 onboarding 중에 있다. 원래는 게임회사 내 연구원으로 일하는 게 최종 목표였는데, 인생은 뭐 마음에 대로 되는 건 아니니까..ㅋㅋ 요즘은 그냥 흘러가는대로 보내는 것 같다.

용어 정리가 너무 안되어 있어서 terminology를 포커스로 두고 정리를 해보았다. 간략하게 내 지난 연구를 소개하면 휴머노이드 모델을 모션 데이터를 기반으로 해서 강화학습을 통해 원하는 task를 수행하는 것이 주제였다.

새해가 밝아오고 어느덧 2024년이 되었다. 새해와 동시에 좀 며칠 지나면 내 생일이라 새해와 나이 업그레이드는 평생 무시못하는 것? 같다.