런로컬 AI

RunLocal AI

PyTorch 모델을 엣지 디바이스로 자동 포팅하고 최적화하는 AI 네이티브 플랫폼

유료WebCLIiOS

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소개

RunLocal은 PyTorch 모델을 Qualcomm이나 NVIDIA Jetson 같은 엣지 디바이스로 포팅하는 업계 최초의 AI 네이티브 플랫폼입니다. 멀티 에이전트 AI 시스템을 통해 모델 변환 과정의 복잡한 오류를 스스로 해석하고, 온디바이스 프로파일링 및 칩 벤더 SDK 기반 디버깅을 자동화합니다. 반복적인 시행착오 대신 실험 계보 시스템을 제공하여 최적의 성능 트레이드오프를 찾으며, 시각적인 웹 UI와 그래프 기반 오케스트레이션을 통해 파이프라인을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

활용 워크플로우

입력

PyTorch 모델 파일 (.pt / .pth)대상 하드웨어 프로필 (Qualcomm SNPE/QNN, NVIDIA Jetson/Orin)성능 검증용 캘리브레이션 데이터셋사용자 정의 연산자(Custom Operator) 정의서

런로컬 AI

멀티 에이전트 기반 모델 그래프 변환 및 SDK 오류 자율 디버깅실제 기기 기반 온디바이스 프로파일링 (Latency, Power, Memory)과거 실험 계보(Lineage) 시스템을 통한 가설 검증 및 최적화 경로 탐색그래프 기반 오케스트레이션 및 시각적 웹 UI 관리

출력

하드웨어 최적화 바이너리 (.dlc, .engine, .onnx)레이턴시 및 정확도 트레이드오프 분석 리포트특정 노드 재시작이 가능한 파이프라인 워크플로우통합 실험 추적 대시보드 및 팀 인사이트

자동화된 연산자(Operator) 대체

칩셋 SDK에서 특정 레이어를 지원하지 않을 경우, AI 에이전트가 성능 손실이 가장 적은 대체 연산자 조합을 찾아 그래프를 자동으로 재구성합니다.

하드웨어 타겟별 병렬 프로파일링

동일한 모델을 Qualcomm과 NVIDIA 등 서로 다른 타겟 기기에서 동시 테스트하여 칩셋별 최적화 전략을 개별적으로 수립합니다.

핵심 차별점: 엣지 칩셋 SDK의 불투명한 오류를 멀티 에이전트 AI가 스스로 해석하고 해결하여, 수주일이 걸리던 모델 포팅 과정을 단 몇 시간으로 단축하는 AI 네이티브 플랫폼