데이터와 모델 연결
사용 가능한 자료와 접근 권한, 사내 모델 API 또는 외부 모델 API의 사용 범위를 확인합니다. 외부 API를 사용하는 경우 전송되는 데이터의 범위도 함께 검토합니다.
기업의 데이터와 인프라에
맞는 AI를 설계합니다.
데이터 준비, 모델 학습, 품질 평가의 각 단계에서
필요한 기술과 운영 조건을 함께 검토합니다.
독립적으로 시작하고,
필요에 따라 연결합니다.
각 제품은 담당하는 단계에 집중합니다.
도입 목적에 따라 한 제품부터 시작할 수 있습니다.
- Data Studio자료 정제 · 학습 데이터 검수
승인한 데이터를 학습 패키지로 내려받습니다.
- Trainer모델 학습 · 검증 · 최적화
학습 패키지를 직접 가져오고, 모델과 실행 조건을 설정합니다.
- AutoJudgeLLM · RAG 품질 평가
평가 서비스를 별도로 구성하고, 비교할 대상과 기준을 연결합니다.
도입 전에 함께 확인합니다.
학습과 추론 자원
웹 애플리케이션과 모델 실행 자원을 구분해 설계합니다. 학습·추론에 필요한 GPU와 메모리는 모델 크기, 학습 방식, 동시 작업 수에 따라 정합니다.
사내 인프라와 폐쇄망
온프레미스 구축을 검토할 수 있습니다. 폐쇄망에서는 모델 파일, 실행 이미지, 패키지 반입과 업데이트 절차를 사전에 준비합니다.
운영과 접근 정책
사용자 역할, 데이터 보관, 백업 및 복구 범위를 정합니다. SSO, 고가용성, 조직별 격리와 같은 요구사항은 별도 설계 범위로 확인합니다.
기존 업무 시스템과의
연결까지 고려합니다.
문서 기반 지식 검색, 데이터베이스 질의, API를 활용하는 업무 자동화 등 기존 환경에서 필요한 적용 방향을 함께 검토합니다.
학습과 평가 제품의 도입 범위, 업무 시스템 연동 범위, 운영 모델 서비스의 구축 범위는 목적에 맞춰 구분합니다.
적용 시나리오 보기기업 AI의 다음 단계,
함께 설계합니다.
보유한 자료와 모델, 해결하려는 업무를 알려주세요.
필요한 제품과 도입 범위를 함께 검토하겠습니다.