Enterprise AI & MLOps Pipeline
더 이상 '실험실'에 머무를 수 없습니다.
귀사의 LLM을 '상용화 가능한 초고속 엔진'으로 교체하십시오.
Python/R 기반 레거시 모델의 추론 속도 50% 향상, 도메인 특화 파인튜닝,
그리고 완전한 MLOps 자동화까지. 엔터프라이즈를 위한 AI 파이프라인을 구축합니다.
Inference Engine Console
실시간 모니터링GPU Cluster Active
Avg Latency
0.30s
Throughput
12.4K/s
Accuracy
98.5%
GPU Util
72%
Legacy Python Model
# 기존 코드 (2.4s latency)
model = load_llama("7B")
response = model.generate(
input_text,
max_tokens=512
)
Optimized Engine
// 최적화 후 (0.3s latency)
engine.infer(
quantized_4bit,
cpp_backend: true,
tensor_parallel: 4
)
Problem
혹시 귀사의 AI 프로젝트도
'데모 시연'에서 멈춰있지 않습니까?
기능 구현은 했지만, 상용화 단계에서 벽에 부딪힌 기업들의 공통 증상입니다.
Latency
느린 추론 속도
사용자가 질문하고 5초를 기다립니다. 그 사이 고객은 이탈합니다.
Hallucination
환각 현상
법률/의료 데이터에서 AI가 그럴싸한 거짓말을 합니다. 이는 치명적인 리스크입니다.
Maintenance
유지보수 지옥
개발자는 떠났는데, 남겨진 Python 코드는 아무도 건드리지 못하고 있습니다.
Inference EngineFine-tuningOn-deviceRAG
Solution 01
Extreme Inference Engine
무거운 모델을 초경량 엔진으로 변환합니다
오픈소스 모델(Llama, Stable Diffusion)을 경량화(Quantization)하고 C++ 백엔드로 최적화하여, 기존 대비 8배 빠른 응답 속도를 보장합니다. 온디바이스(On-device) 배포까지 지원합니다.
Model Optimization
Llama-3 70B → 4-bit
Quantization
INT8/INT4 양자화
Pruning
불필요 파라미터 제거
Distillation
지식 증류
C++ Compile
네이티브 백엔드 컴파일
Performance Comparison
Before (Python/PyTorch)2.4s
After (Optimized Engine)0.3s
8x
추론 속도 향상
On-device 배포 지원 (Edge/Mobile)
Solution 02
Domain-Specific RAG & Fine-tuning
귀사의 데이터만 안전하게 학습시킵니다
PDF, 시방서, 판례 데이터를 기반으로 도메인 특화 파인튜닝을 수행합니다. 보안이 필수적인 법률/의료 데이터를 위해 OpenAI를 거치지 않는 프라이빗 LLM 구축을 지원합니다.
Domain-Specific RAG Pipeline
Private LLM
데이터 수집
PDF/문서
전처리
청킹/임베딩
벡터 DB
인덱싱
LLM 추론
컨텍스트 주입
검증 응답
출처 표시
의료98.5%
판례/논문
법률97.2%
법령/계약서
제조96.8%
시방서/매뉴얼
OpenAI를 거치지 않는 프라이빗 LLM 구축 가능
Solution 03
Automated MLOps Pipeline
AI 생애주기를 완전히 자동화합니다
데이터 라벨링부터 모델 재학습, 배포, 모니터링까지. 웹 기반의 관리 도구를 통해 클릭 몇 번으로 AI 생애주기를 관리하십시오.
Automated MLOps Pipeline
Full Lifecycle
01자동화
데이터 라벨링
02스케줄
모델 학습
03CI/CD
평가/검증
04원클릭
배포
05실시간
모니터링
Web Management ToolNo-Code Interface
12
Active Models
Weekly
Auto-retrain
99.9%
Uptime
클릭 몇 번으로 AI 생애주기 관리
Proven Results
검증된 성과 지표
실제 프로젝트에서 달성한 성과입니다.
Latency Optimization
추론 속도 개선
2.4s0.3s
8x Faster Response Time
C++ 백엔드 + INT4 양자화 적용
Domain Accuracy
98.5%
의료/법률 전문 용어 이해도 달성
RAG + Fine-tuning 적용
Cost Reduction
-40%
GPU 리소스 최적화
월 운영비 절감
Automation
100%
MLOps 파이프라인 자동화
재학습/배포 자동화
Core Technologies
QuantizationFine-tuningRAGOn-deviceMLOpsPrivate LLM
Client Voice
"PoC 단계에서 2년을 허비했는데, 드디어 실서비스에 배포할 수 있게 되었습니다. 응답 속도가 완전히 달라졌어요."
OO헬스케어 AI Lab 리드
Technical Consultation
엔터프라이즈급 AI 도입을 위한
기술 컨설팅
현재 상황을 알려주시면, 맞춤형 AI 파이프라인 아키텍처를 설계해 드립니다.
핵심 키워드
Inference EngineFine-tuningRAGOn-deviceMLOpsPrivate LLM