Zer0Fit 프로젝트는 Google의 TabFM 및 TimesFM 모델을 활용해 로컬 환경에서 ML 작업을 가능하게 하는 MCP 서버를 구축한 결과물입니다.
Iris 데이터셋 분류 정확도 94.7%, California Housing 회귀 테스트 R2 값 0.87과 같이 기존 튜닝 ML 모델 대비 준수한 성능을 보입니다.
16GB 이상의 VRAM을 필요로 하며, CUDA 기반으로 DGX Spark, 3090, H100 등 Nvidia GPU에서 실행 가능하며, 5분 TTL로 모델을 동적으로 로드/언로드하여 VRAM을 절약합니다.