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AI API를 활용한 기능을 안드로이드 앱에 적용한 후, 최적화 과정에서 고려해야 할 요소와 성능 개선 방안을 정리한다. 예제 코드도 포함되어 있으므로 참고하기 바란다.1. AI API 연동 방식 선택AI API를 연동하는 방식은 크게 두 가지로 구분된다.클라이언트 기반 (On-Device AI): 네트워크 의존도를 낮추고 응답 속도를 높일 수 있으나, 디바이스의 성능이 충분해야 한다.서버 기반 (Cloud AI API): 연산을 서버에서 처리하여 디바이스의 부담을 줄일 수 있지만, 네트워크 속도와 비용이 고려되어야 한다.앱의 특성과 요구 사항을 분석한 후 적절한 방식을 선택하는 것이 중요하다.2. 네트워크 성능 최적화서버 기반 AI API를 사용할 경우, 네트워크 요청 최적화가 필수적이다.비동기 처리네..

1. Firebase 프로젝트 설정하기1.1 Firebase 콘솔에서 프로젝트 생성Firebase 콘솔에 접속한다."프로젝트 추가"를 클릭하고 프로젝트 이름을 입력한다.Google 애널리틱스 설정을 선택하고 원하는 경우 활성화한다.프로젝트 생성을 완료하고 콘솔로 이동한다.1.2 Firebase CLI 설치 및 로그인Cloud Functions를 사용하려면 Firebase CLI가 필요하다.npm install -g firebase-tools설치가 완료되면 로그인한다.firebase login1.3 Firebase 프로젝트에 로컬 환경 연결Firebase 프로젝트를 로컬에서 관리하려면 초기화가 필요하다.firebase init이후 아래 옵션을 선택한다:Functions: Configure and deplo..

Google Cloud의 Vertex AI는 머신러닝 모델을 구축, 배포 및 관리할 수 있는 강력한 도구입니다. 이를 사용하기 위해서는 먼저 Vertex AI API를 활성화해야 합니다. 이번 글에서는 Google Cloud Console에서 Vertex AI API를 활성화하는 방법을 단계별로 정리해 보겠습니다.1. Google Cloud Console 접속먼저, Google Cloud Console에 접속하여 로그인합니다.2. 프로젝트 선택 또는 생성Vertex AI API를 활성화할 프로젝트를 선택하거나 새 프로젝트를 생성해야 합니다.왼쪽 상단의 프로젝트 선택 버튼을 클릭합니다.기존 프로젝트 중 하나를 선택하거나, 새 프로젝트 버튼을 눌러 새로운 프로젝트를 생성합니다.프로젝트 이름을 입력하고, 조직..

서론최근 AI 기술이 발전하면서 모바일 애플리케이션에서도 AI 기능을 활용하는 사례가 증가하고 있습니다. 특히, Google의 Vertex AI와 Firebase를 활용하면 Android 앱에 생성형 AI를 간편하게 적용할 수 있습니다. Google은 이에 대한 공식 블로그에서 프로덕션 수준의 생성형 AI 적용 방법을 소개했으며, 이를 기반으로 안드로이드 앱에 AI를 적용하는 방법을 정리해보겠습니다.Vertex AI & Firebase 개요Vertex AI란?Vertex AI는 Google Cloud에서 제공하는 AI/ML 플랫폼으로, 머신러닝 모델의 훈련, 배포, 모니터링을 하나의 플랫폼에서 관리할 수 있도록 돕습니다. 특히 Gemini와 같은 생성형 AI 모델을 활용할 수 있으며, Firebase와 ..