로컬 LLM 도입

민감한 데이터를 다룰수록 모델 성능보다 먼저 통제 구조가 필요합니다

로컬 LLM은 단순히 사내 설치형 모델이 아니라 데이터 경로, 권한, 운영 비용, 추론 자원까지 고려한 인프라 설계가 필요합니다. 테크아이는 보안과 운영 현실을 함께 반영한 로컬 LLM 환경을 제안합니다.

어떤 데이터가 모델에 들어가고 어떤 결과가 외부로 나갈 수 있는지 경계를 분명히 해야 합니다.

GPU, 저장소, 캐시, 네트워크를 함께 고려해 실제 수요에 맞는 추론 인프라를 설계합니다.

모델 버전 관리, 모니터링, 로그, 장애 대응까지 운영팀이 관리 가능한 수준으로 구조를 단순화합니다.

Llama 3 · Qwen · Mistral · Gemma · Solar — 환경과 언어 요구사항에 맞는 모델을 선택하고 파인튜닝 여부를 검토합니다.

vLLM · Ollama · Triton · TGI — 처리량과 지연 목표에 맞는 추론 서버를 선택해 배포합니다.

NVIDIA H100 · A100 · L40 · RTX 시리즈 — 워크로드 규모와 예산에 맞는 GPU 구성을 계획합니다.

반입·반출 정책 · 감사 로그 · 격리 네트워크 — 민감 데이터 경계를 명확히 하고 접근 이력을 남깁니다.

사내 AI 스택

민감한 데이터 환경에서는 모델 선택만으로 프로젝트가 끝나지 않습니다. 어떤 데이터가 들어오고, 누가 접근하며, 추론 자원이 어떻게 소모되는지까지 운영 체계로 묶여야 안정적인 사내 AI가 됩니다.

민감 정보 환경에서도 더 높은 통제 수준으로 AI를 도입할 수 있습니다.

외부 API 의존을 줄이고 사내 운영 기준에 맞는 AI 체계를 확보할 수 있습니다.

모델 운영과 인프라 운영을 분리해 지속 가능성을 높일 수 있습니다.

향후 RAG, 추론, 업무 자동화로 확장 가능한 기반을 마련할 수 있습니다.