LLM 도입이 실패하는 이유는 GPU가 부족해서가 아니다
LLM은 구글의 2017년 Transformer 논문에서 출발해 다음 단어를 확률적으로 예측하는 대규모 언어 모델입니다.
AI LLM 가속 엔진 vLLM — GPU 병목과 도입 비용 줄이기
순정 추론 코드를 그대로 프로덕션에 올리면 GPU 메모리가 빨리 차 OOM이 나고 사용률 그래프에 골짜기가 생깁니다(백서 §1장). 같은 카드로 받는 동시 요청 수가 줄고 대기 시간이 늘어납니다.
AI 에이전트를 위한 LLM 게이트웨이 — LiteLLM 도입 가이드
여러 팀이 각자 다른 대형언어모델(LLM)을 직접 호출하기 시작하면 플랫폼 담당자의 부담이 빠르게 늘어납니다.
프라이빗 sLLM Qwen 3.6 27B — 데이터 주권과 TCO를 함께
상용 프론티어와의 성능 격차가 좁혀지며 저울추가 이동했습니다.
사내 AI 구축, 오픈소스 Hermes 에이전트 + Gemma 4 도입 가이드
Hermes Agent 는 2026년 6월 기준 v0.17.0 이며 GitHub stars 32,000건 · 기여자 245명 · 커밋 1,475건이 누적된 MIT 라이선스 오픈소스 자율 AI 에이전트입니다.
GPU 활용률 높이는 법 — LPM(LLM Performance Management)
생성형 AI, 특히 거대 언어 모델(LLM)이 실험을 넘어 실제 서비스로 빠르게 편입되면서, 기업의 운영 현장은 새로운 복잡성과 마주하고 있습니다.
LLM으로 인한 WWW (World Wide Web) 진화와 패러다임 전환
우리가 알고 있는 월드 와이드 웹(WWW)은 지난 30년간 인류의 지식을 담는 거대한 도서관이자, 소통의 광장이었으며, 비즈니스의 격전지였습니다.
vLLM이란? LLM 추론 속도를 높이는 오픈소스 엔진
vLLM은 2023년 초부터 개발이 시작된 오픈소스 프로젝트입니다.
