Enterprise LLM Ops Solution

우리 회사에서도 LLM이 될까요?
그 질문, 저희가 직접 확인해드립니다.

폐쇄망·제한된 GPU·보안 규정. 어떤 제약 환경이든 실제 운영 가능성을 검증하고, 도입부터 운영까지 함께합니다.

이런 고민, 혼자 끙끙 앓지 마세요.

대부분의 기업이 같은 문제로 LLM 도입을 망설입니다.

GPU 부족 & 비용 부담

예산은 한정적인데, 모델은 점점 커지고 GPU는 부족합니다. 결국 비효율적인 SaaS에 의존하게 됩니다.

엄격한 폐쇄망/보안 규정

사내 데이터를 외부로 보낼 수 없는 환경. 온프레미스에서 직접 운영해야 하지만 전문 인력이 부족합니다.

느린 응답 속도 (Latency 이슈)

동시 사용자가 늘어나면 응답 시간이 급격히 증가합니다. 사용자 불만이 곧 도입 실패로 이어집니다.

Case Study

성공 사례

실제 엔터프라이즈 환경에서 검증된 사례입니다. 카드를 클릭하면 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.

SE Asia

Voice LLM · On-Premise

LIVE

동남아 최대 통신사 V — 음성 LLM 대규모 구축

소수언어 파인튜닝부터 AI 스피커 실서비스 배포까지. B2B2C 음성 모델 설계·학습·운영 전 과정을 직접 수행했습니다.

VMLU 베트남어 SOTA급 달성

sLLM 95%+ 성능 확보

Agentic / Tool Calling 최적화

Korea

Domain Specialization

VERIFIED

고난도 특수 도메인 LLM — 도메인 지식 주입 검증

전문 용어와 맥락 이해가 필수인 특수 도메인에서 지식 주입 가능성과 기존 범용 성능 유지를 함께 검증했습니다.

도메인 특화 LLM 학습 검증 완료

Catastrophic Forgetting 리스크 사전 체크

재현 가능한 평가 프로세스 구축

Allganize

Model Pipeline

IN-HOUSE

Allganize Alpha 모델 — 베이스 모델 독립 파이프라인

Qwen·Gemma 등 어떤 베이스 모델에도 파인튜닝 가능. 모델이 업데이트돼도 재학습·검증까지 전 과정을 대응합니다.

Qwen·Gemma 등 다양한 모델 파인튜닝 대응

베이스 모델 업데이트 독립 파이프라인

언어권별 토큰 최적화 경험

TECHNICAL_DEEP_DIVE

Technical Deep Dive

실제 운영 데이터 기반의 성능 지표와 아키텍처를 직접 확인하세요.

performance_matrix.dashboard

LIVE

MAX_LATENCY 188ms

THROUGHPUT 145 t/s

UPTIME 99.97%

클릭하면 라이브 대시보드로 이동합니다

전체 기능 • 실시간 데이터 • 인터랙티브 차트

Preview only - Click below for full interactive dashboard

Launch Full Dashboard

Full interactivity • Live data • All metrics

latency_simulation.chart

REALTIME

Concurrency vs. Latency Stability

동시 접속자 수에 따른 응답 속도 비교 (ms)

// 독자적인 vLLM 최적화로 동접 50명 상황에서도 Latency 200ms 미만 유지.

architecture.schematic

v2.4.1

Enterprise-Grade Traffic Processing Pipeline

Production Architecture Overview

User Request

API / WebSocket

Smart Router

Load Balancing

Autoscaling vLLM

Dynamic Batching

Shared KV Cache

Memory Pool

PROTOCOL: gRPC + HTTP/2 ENCRYPTION: TLS 1.3 ORCHESTRATION: K8s

세 가지 데이터 자산으로
귀사의 불확실성을 없앱니다.

검증된 데이터 기반의 의사결정으로 도입 리스크를 최소화합니다.

모델 카탈로그

Model Catalog

마치 식당 메뉴판처럼, 어떤 AI 모델이 어디에 강하고 운영비는 얼마인지 정리해둔 데이터베이스입니다.

시뮬레이션

Simulation

고객이 AI를 쓰기 전에 '이 정도로 쓰면 속도가 얼마나 나올까?'를 미리 테스트해보는 가상 환경입니다.

옵저버빌리티

Observability

AI가 실제 서비스될 때 어디가 아픈지, 어디를 고치면 더 빨라질지 실시간으로 지켜보는 현미경 같은 시스템입니다.

도입 프로세스

체계적인 4단계 프로세스로 안정적인 LLM 운영 환경을 구축합니다.

Step 01

환경 진단

GPU/인프라/목표 분석

Step 02

시뮬레이션

최적 모델 조합 & 성능 예측

Step 03

최적화 구축

맞춤형 파이프라인 설치

Step 04

운영 모니터링

실시간 성능 관리

가장 먼저, 가장 안전하게
LLM을 도입하세요.

전문 엔지니어가 24시간 내에 답변드립니다.

한국 _{(서울 강남구 역삼동)}

ko_biz@allganize.ai

+82 0507 1410 0374

미국 _{(텍사스주 휴스턴)}

일본 _{(도쿄 시부야구 히로오)}

전 세계 모든
사무직 노동자의 삶을
AI로 혁신한다

제품

알리 웍스 알리 온프레미스 알리 사스 알리 서포트 알리 딥리서치 알리 앱마켓

솔루션

HR 금융 ‍보험 에너지 건설 공공 게임 IT 유통

리소스

블로그 백서 알리 사용 가이드 API 가이드

회사소개

올거나이즈 임원진 채용

우리 회사에서도 LLM이 될까요? 그 질문, 저희가 직접 확인해드립니다.

이런 고민, 혼자 끙끙 앓지 마세요.

GPU 부족 & 비용 부담

엄격한 폐쇄망/보안 규정

느린 응답 속도 (Latency 이슈)

성공 사례

동남아 최대 통신사 V — 음성 LLM 대규모 구축

고난도 특수 도메인 LLM — 도메인 지식 주입 검증

Allganize Alpha 모델 — 베이스 모델 독립 파이프라인

Technical Deep Dive

Concurrency vs. Latency Stability

Enterprise-Grade Traffic Processing Pipeline

세 가지 데이터 자산으로 귀사의 불확실성을 없앱니다.

모델 카탈로그

시뮬레이션

옵저버빌리티

도입 프로세스

환경 진단

시뮬레이션

최적화 구축

운영 모니터링

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