배포 & 통합 시스템 퀴즈 | 비전 AI — 제조 외관검사 시스템 | AX Academy

Q1. PyTorch 모델을 엣지 디바이스에 배포하기 위한 표준 변환 순서는?

A. PyTorch → TensorFlow → ONNXB. PyTorch → ONNX → TensorRT (또는 OpenVINO)C. PyTorch → CoreML → ONNXD. PyTorch → Caffe → TensorRT

Q2. TensorRT FP16 양자화의 효과는?

A. 정확도 10% 하락, 속도 동일B. 정확도 거의 동일(99.9%), 추론 속도 2~4배 향상C. 정확도 5% 향상, 메모리 2배 증가D. 정확도 동일, 학습 속도 향상

Q3. MLflow의 핵심 기능이 아닌 것은?

A. 실험 파라미터와 메트릭 추적B. 모델 버전 관리 (Model Registry)C. 이미지 라벨링 도구D. 모델 서빙 (REST API)

Q4. 비전 AI + RAG 연동의 가장 큰 이점은?

A. 검사 속도가 빨라진다B. 모델 정확도가 향상된다C. 불량 검출과 동시에 조치 매뉴얼을 자동 제공하여 대응 시간을 단축D. GPU 메모리를 절약한다

Q5. YOLO + 이상탐지 2단계 검사의 장점은?

A. 검사 속도가 2배 빨라진다B. 알려진 불량(YOLO)과 미지의 불량(이상탐지)을 모두 검출 가능C. GPU 없이도 실시간 처리 가능D. 라벨링이 필요 없다