모빌린트 Model Zoo#
모빌린트의 Model Zoo (mblt-model-zoo)는 모빌린트의 NPU에 최적화된 딥러닝 모델들의 모음입니다.
Model Zoo는 개발자들이 모델을 손쉽게 사용할 수 있도록 설계되었으며, 모빌린트의 런타임에 최적화된 .mxq 형식의 사전학습 및 사전 양자화된 비전, 언어, 멀티 모달 모델들을 400종 이상 제공합니다. 각 모델들은 측정된 성능치들과 함께 개발자가 손쉽게 모델을 평가, 미세조정(fine-tune)및 기존 시스템에 통합할 수 있도록 돕는 전처리 및 후처리 기능도 함께 제공됩니다.
또한, 새로운 AI 워크로드와 고객 요구사항 등을 반영하여 정기적으로 새로운 모델들이 추가됩니다.
더 보기
Model Zoo를 확인하려면 여기를 클릭하세요.
팁
자신의 런타임 개발환경이 어떤 MXQ 파일과 호환되는지 확인하려면 MXQ 호환성 매트릭스를 확인하세요.
지원되는 모델#
아래는 현재 모빌린트 Model Zoo에서 제공되는 모델들의 리스트입니다.
Transformer 기반 모델들#
Large Language Models#
Model |
Model ID |
Original Source |
|---|---|---|
EXAONE-3.5-2.4B-Instruct |
|
|
EXAONE-4.0-1.2B |
|
|
EXAONE-Deep-2.4B |
|
|
HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B |
|
|
Llama-3.1-8B-Instruct |
|
|
Llama-3.2-1B-Instruct |
|
|
Llama-3.2-3B-Instruct |
|
|
c4ai-command-r7b-12-2024 |
|
|
bert-base-uncased |
|
|
Qwen2.5-7B-Instruct |
|
Speech-To-Text Models#
Model |
Model ID |
Original Source |
|---|---|---|
whisper-small |
|
Vision Language Models#
Vision 모델들#
Image Classification (ImageNet)#
Model |
Original Source |
|---|---|
AlexNet |
|
ConvNeXt_Tiny |
|
ConvNeXt_Small |
|
ConvNeXt_Base |
|
ConvNeXt_Large |
|
DenseNet121 |
|
DenseNet169 |
|
DenseNet201 |
|
GoogLeNet |
|
Inception_V3 |
|
MNASNet1_0 |
|
MNASNet1_3 |
|
MobileNet_V2 |
|
RegNet_X_400MF |
|
RegNet_X_800MF |
|
RegNet_X_1_6GF |
|
RegNet_X_3_2GF |
|
RegNet_X_8GF |
|
RegNet_X_16GF |
|
RegNet_X_32GF |
|
RegNet_Y_400MF |
|
RegNet_Y_800MF |
|
RegNet_Y_1_6GF |
|
RegNet_Y_3_2GF |
|
RegNet_Y_8GF |
|
RegNet_Y_16GF |
|
RegNet_Y_32GF |
|
ResNet18 |
|
ResNet34 |
|
ResNet50 |
|
ResNet101 |
|
ResNet152 |
|
ResNeXt50_32X4D |
|
ResNeXt101_32X8D |
|
ResNeXt101_64X4D |
|
ShuffleNet_V2_X1_0 |
|
ShuffleNet_V2_X1_5 |
|
ShuffleNet_V2_X2_0 |
|
VGG11 |
|
VGG11_BN |
|
VGG13 |
|
VGG13_BN |
|
VGG16 |
|
VGG16_BN |
|
VGG19 |
|
VGG19_BN |
|
Wide_ResNet50_2 |
|
Wide_ResNet101_2 |
Object Detection (COCO)#
Model |
Original Source |
|---|---|
yolov3u |
|
yolov3-spp |
|
yolov3-sppu |
|
yolov5su |
|
yolov5mu |
|
yolov5lu |
|
yolov5l6 |
|
yolov5xu |
|
yolov5x6 |
|
yolov7 |
|
yolov7x |
|
yolov8s |
|
yolov8m |
|
yolov8l |
|
yolov8x |
|
yolov9m |
|
yolov9c |
|
yolo11s |
|
yolo11m |
|
yolo11l |
|
yolo11x |
|
yolo12s |
|
yolo12m |