가이드

배포 및 통합 가이드

InsightFace Server 셀프 호스팅, REST API 및 Python SDK 통합, 얼굴 모델 변환·배포·검증을 위한 실무 튜토리얼입니다.

Docker로 InsightFace Server 배포

CPU 또는 CUDA에서 InsightFace Server를 셀프 호스팅하고 라이선스 모델 설치·검증, 첫 정확한 1:N 검색, 인증, 영구 데이터 보호까지 진행합니다.

REST API 또는 Python SDK로 Collection 생성, 신원 등록, 정확한 1:N 검색, 안전한 재시도, 영구 RTSP 모니터링까지 구현합니다.

더 가벼워진 InsightFace 1.0 package를 설치하고, 크로스 플랫폼 Evaluation Studio에서 로컬 얼굴 인식, 앨범 정리, identity-folder dataset 평가, face swap 시험, 모델 라이선스와 개인정보 경계를 확인합니다.

MOU 요건, 이미지 전처리, Python 클라이언트, 프라이버시 규칙까지 포함해 자체 데이터로 InsightFace 오픈소스/비공개 모델을 평가하는 단계별 가이드입니다.

FRVT 방법론에 맞춘 실무 가이드입니다. InsightFace 인식 모델을 선정하고, 1:1·1:N 벤치마크를 설계하며, 임계값을 결정하고, InsightFace 오픈소스 팩에서 상용 모델로 전환할 시점까지 다룹니다.

InsightFace 스타일 ONNX 모델을 TensorRT engine과 OpenVINO IR로 변환하고 검증, 정밀도 선택, 벤치마크, 배포 점검까지 다루는 프로덕션 가이드입니다.