Unity 기반 AI/ML 실전 Agentic Workflow: 모델 학습부터 최적화된 배포까지
Unite Seoul 2026 유니티 · YouTube
AI 핵심 요약
Unity 앱에 AI/ML 모델을 넣는 과정은 모델 탐색부터 파인튜닝, ONNX 변환, 추론 코드 작성, 프로파일링까지 이어지며 각 단계에 전문 지식과 시간이 필요하다는 문제를 다뤘습니다. 이를 줄이기 위해 Unity Sentis용 스킬을 만들어 AI 에이전트가 모델 호환성 확인, 학습·변환, 추론 코드 생성, 성능 측정을 단계별로 수행하도록 구성했습니다. Whisper, Piper, 음성 구간 감지, 객체 탐지, 임베딩과 소형 언어 모델 등을 Sentis로 가져와 온디바이스에서 실행하는 사례를 소개했습니다. 핵심 교훈은 자동화된 워크플로를 활용하더라도 변환 결과와 CPU·GPU 성능을 실제로 검증해야 안정적인 배포가 가능하다는 것입니다.
- 모델을 가져오기 전에는 크기와 라이선스, 언어 지원, 연산자 호환성을 먼저 확인해 변환 실패를 줄이세요.
- 파인튜닝은 모델의 공식 학습 레시피와 데이터셋을 확인하고, 결과 품질을 평가해 학습을 마무리해야 합니다.
- 변환 결과는 PyTorch, ONNX, Sentis의 추론 출력을 비교해 검증하고, 입력·출력 전처리도 함께 점검하세요.
- CPU와 GPU 성능을 실제 기기에서 측정하세요. GPU가 항상 빠른 것은 아니며, 백엔드 전환 비용이 병목이 될 수 있습니다.
- 온디바이스 추론은 데이터 보안과 클라우드 비용 측면에서 유리하지만, 모델 크기와 기기별 성능을 고려해야 합니다.
소개
🔹Unity 기반 AI/ML 실전 Agentic Workflow: 모델 학습부터 최적화된 배포까지🔹 📽️ 7월 21일 진행되었던 Unite Seoul 2026 세션 레코딩 영상을 공개합니다! 🎤 연사 김한얼 | Unity Senior Software Engineer 이번 시간에는 Unity 개발 환경에 AI 모델을 효율적으로 통합하는 전 과정을 다룹니다. AI/ML 모델의 학습, 변환, 최적화 방법과 음성 인식, 컴퓨터 비전, LLM 등의 실제 추론 코드 구현 베스트 프랙티스를 상세히 소개합니다. 특히, AI 에이전트를 활용해 AI 모델을 효과적으로 다루며, Unity Sentis 추론 코드를 손쉽게 작성하는 핵심 노하우를 공유합니다.
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