고급트리 브랜치: 로컬 AI 모델 & 온디바이스 서빙게시일 2026-11-04 · 조회 1980회
보안이 중요한 사내망을 위한 Ollama / vLLM 기반 로컬 LLM 서빙과 QLoRA 파인튜닝
외부 클라우드로 데이터 전송이 불가능한 금융/의료/사내 비밀 문서를 위해 로컬 GPU 서버에 오픈소스 LLM을 서빙하는 실무 구축기입니다.
이
이민우 연구원
MLOps & 인프라 엔지니어
👁️ 조회 1980❤️ 추천 142💬 댓글 0
스폰서 광고 영역 (Google AdSense)
📌실무 핵심 요약 (Key Engineering Takeaways)
- ✔외부 네트워크 연결 없는 완전한 폐쇄망(Air-Gapped) 인프라 구성
- ✔vLLM PagedAttention으로 동시 접속자 30명 환경에서도 지연시간 250ms 유지
- ✔사내 맞춤형 서식으로 파인튜닝된 8B 모델로 상용 클라우드 80% 수준 성능 달성
공공기관, 금융사, R&D 연구소에서는 API 호출 시 데이터가 외부로 유출될 우려로 인해 퍼블릭 클라우드 LLM 사용이 제한됩니다.
Llama 3.3, Qwen 2.5, DeepSeek 계열의 오픈소스 모델은 단일 GPU(RTX 4090 또는 A10G) 환경에서도 사내 업무용으로 충분한 성능을 발휘합니다. 본 글에서는 Docker 기반 vLLM 서빙 환경과 PagedAttention 최적화, 그리고 사내 규정 데이터를 주입하는 QLoRA 파인튜닝 파이프라인을 다룹니다.
#LocalLLM#vLLM#Ollama#FineTuning#Privacy
스폰서 광고 영역 (Google AdSense)
💬트리 구조 기술 토론 (0)
해당 주제에 관한 질의응답 및 피드백은 계층형 트리 댓글로 정리됩니다.
작성된 기술 토론이 아직 없습니다. 메인 보드에서 첫 번째 질문을 남겨보세요!