폐쇄망·제한된 GPU·보안 규정. 어떤 제약 환경이든 실제 운영 가능성을 검증하고, 도입부터 운영까지 함께합니다.
대부분의 기업이 같은 문제로 LLM 도입을 망설입니다.
예산은 한정적인데, 모델은 점점 커지고 GPU는 부족합니다. 결국 비효율적인 SaaS에 의존하게 됩니다.
사내 데이터를 외부로 보낼 수 없는 환경. 온프레미스에서 직접 운영해야 하지만 전문 인력이 부족합니다.
동시 사용자가 늘어나면 응답 시간이 급격히 증가합니다. 사용자 불만이 곧 도입 실패로 이어집니다.
실제 엔터프라이즈 환경에서 검증된 사례입니다. 카드를 클릭하면 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.
SE Asia
Voice LLM · On-Premise
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
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
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
실제 운영 데이터 기반의 성능 지표와 아키텍처를 직접 확인하세요.
클릭하면 라이브 대시보드로 이동합니다
전체 기능 • 실시간 데이터 • 인터랙티브 차트
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Launch Full DashboardFull interactivity • Live data • All metrics
동시 접속자 수에 따른 응답 속도 비교 (ms)
// 독자적인 vLLM 최적화로 동접 50명 상황에서도 Latency 200ms 미만 유지.
Production Architecture Overview
User Request
API / WebSocket
Smart Router
Load Balancing
Autoscaling vLLM
Dynamic Batching
Shared KV Cache
Memory Pool
검증된 데이터 기반의 의사결정으로 도입 리스크를 최소화합니다.
마치 식당 메뉴판처럼, 어떤 AI 모델이 어디에 강하고 운영비는 얼마인지 정리해둔 데이터베이스입니다.
고객이 AI를 쓰기 전에 '이 정도로 쓰면 속도가 얼마나 나올까?'를 미리 테스트해보는 가상 환경입니다.
AI가 실제 서비스될 때 어디가 아픈지, 어디를 고치면 더 빨라질지 실시간으로 지켜보는 현미경 같은 시스템입니다.
체계적인 4단계 프로세스로 안정적인 LLM 운영 환경을 구축합니다.
GPU/인프라/목표 분석
최적 모델 조합 & 성능 예측
맞춤형 파이프라인 설치
실시간 성능 관리
전문 엔지니어가 24시간 내에 답변드립니다.
귀사의 비즈니스에 맞는 최적의 LLM 운영 전략을 제안해 드립니다.
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곧 연락드리겠습니다.