프라이빗 AI 구축에 관심 있으신가요? 오늘은 기업 내부에서 자체 AI 시스템을 구축하고 운영하는 데 필요한 LLM 서빙 프레임워크에 대해 알아보겠습니다. 클라우드 기반 AI 서비스의 비용과 데이터 보안 문제를 고민하고 계신다면, 이 글이 여러분에게 실질적인 해결책을 제시해 드릴 것입니다.
프라이빗 AI를 구축하기 위해 활용할 수 있는 다양한 오픈소스 프레임워크들이 있습니다. 각각의 특징과 장단점을 살펴보겠습니다.
Ollama: 개인용 AI를 위한 완벽한 선택
Ollama는 간편한 설치와 사용법으로 개인 환경에서 LLM을 빠르게 실행할 수 있게 해주는 프레임워크입니다. 다양한 운영체제에서 사용 가능하며, 직관적인 인터페이스를 제공합니다.
# Ollama 설치 및 Llama2 모델 다운로드 예시
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull llama2
Ollama의 가장 큰 장점은 사용 편의성입니다. 복잡한 설정 없이도 다양한 오픈소스 LLM 모델을 다운로드하고 실행할 수 있습니다. 하지만 기업 환경에서 다수의 사용자가 동시에 접속할 경우 병목 현상이 발생할 수 있다는 한계가 있습니다[1].
"서빙 LLM의 경우 Ollama를 활용하면 다양한 환경에서 쉽게 LLM 모델을 다운로드하고 제공할 수 있습니다. 이를 사용하지 않으면 서빙 코드를 일일이 작성해야 하는 불편함이 있죠."
vLLM: 기업용 고성능 LLM 서빙 솔루션
vLLM은 배치 처리와 페이징 처리가 가능한 고성능 서빙 프레임워크입니다. 특히 여러 사용자의 동시 요청을 효율적으로 처리해야 하는 기업 환경에 적합합니다.
vLLM의 주요 특징:
페이징된 어텐션(Paged Attention) 메커니즘으로 메모리 사용량 최적화
고성능 배치 처리로 높은 처리량 제공
동시 요청 처리 능력이 뛰어남
SGLang: 최신 기능을 갖춘 프레임워크
SGLang은 vLLM보다 더 개선된 기능을 제공하는 최신 프레임워크입니다. 특히 복잡한 추론 시나리오를 처리하는 데 강점이 있습니다.
현실적인 예산으로 AI 운영하기: 양자화 기법
프라이빗 LLM을 운영하려면 막대한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 기술이 바로 양자화(Quantization)입니다.
양자화란?
양자화는 모델의 매개변수 비트 수를 줄여 메모리 사용량과 계산 속도를 최적화하는 기술입니다. 예를 들어, 32비트 부동소수점 값을 8비트나 4비트로 줄이는 과정을 말합니다.
주요 양자화 기법
GGUF(GGML Universal Format):
범용성이 높은 양자화 포맷
GPU와 CPU 모두에서 추론 가능
Ollama가 기본적으로 지원하는 포맷
AWQ(Activation-aware Weight Quantization):
GPU에 최적화된 양자화 기법
배치 처리와 서버 구축에 적합
여러 사용자를 위한 서비스에 이상적
"양자화는 프라이빗 AI 운영을 위한 중요한 체크포인트입니다. GGUF는 범용적이고, AWQ는 GPU 최적화에 강점이 있어 사용 목적에 맞게 선택해야 합니다."
프라이빗 AI 서버 구축 방법: 온프레미스 vs 클라우드
프라이빗 AI 서버를 구축하는 두 가지 주요 방식을 비교해 보겠습니다.
온프레미스 환경 구축
자체 데이터센터에 AI 서버를 구축하는 방식입니다.
장점:
데이터 보안 강화
장기적 비용 절감 가능
하드웨어에 대한 완전한 통제권
단점:
초기 투자 비용이 높음
유지보수 인력이 필요
확장성에 제한이 있을 수 있음
FernUniversität in Hagen의 FLEXI 프로젝트 사례를 보면, 약 4만 유로(약 5천만 원)의 초기 투자로 8개의 GPU를 갖춘 서버를 구축했습니다. 이 서버는 다양한 오픈소스 LLM을 실행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다[1].
클라우드 임대(RunPod 등)
GPU가 장착된 서버를 클라우드에서 임대하여 사용하는 방식입니다.
장점:
초기 투자 없이 바로 시작 가능
필요한 만큼만 사용하고 비용 지불
확장성이 뛰어남
단점:
장기적으로는 비용이 더 들 수 있음
데이터 보안 우려가 있을 수 있음
"RunPod와 같은 SaaS 형태의 클라우드 서비스는 시간당 약 3달러 정도로 GPU 서버를 임대할 수 있어, PC방보다도 저렴한 비용으로 AI 개발 환경을 구축할 수 있습니다."
최적의 선택은?
처음 프라이빗 AI를 도입하는 기업이라면, 먼저 클라우드 임대를 통해 필요한 용량을 테스트해보는 것이 합리적입니다. 이후 장기적인 사용 계획이 있다면 온프레미스 환경으로 전환을 고려할 수 있습니다.
실제 기업 환경에서의 프라이빗 AI 구축 로드맵
기업에서 프라이빗 AI를 구축하기 위한 단계별 접근법을 알아보겠습니다.
1. 요구사항 분석 및 계획 수립
목표 정의: AI를 통해 해결하고자 하는 비즈니스 문제 정의
예산 계획: 초기 투자 및 운영 비용 산정
인력 계획: 필요한 기술 역량 확인 및 교육 계획 수립
2. 모델 및 서빙 프레임워크 선택
사용 사례에 맞는 모델 선택: 기업 요구에 적합한 LLM 모델 선정
서빙 프레임워크 선택: 사용자 수와 처리량을 고려한 프레임워크 선정
양자화 전략 수립: 리소스와 성능 요구사항에 맞는 양자화 기법 선택
FernUniversität in Hagen의 사례에서는 다양한 오픈소스 모델을 테스트하고, 모델 크기, 오픈소스 라이선스, 지원 언어, 안전성 등을 고려하여 최적의 모델을 선정했습니다[1].
3. 인프라 구축
하드웨어 구성: GPU, 메모리, 스토리지 등 필요 리소스 확보
소프트웨어 설정: 운영 체제, 드라이버, CUDA 등 기본 환경 구성
모니터링 시스템 구축: 리소스 사용량 및 성능 모니터링 도구 설정
4. 통합 및 운영
기존 시스템과의 통합: API 연동 및 워크플로우 최적화
보안 설정: 데이터 보호 및 접근 제어 설정
지속적인 개선: 성능 모니터링 및 최적화
실제 활용 사례: 다양한 분야에서의 프라이빗 LLM 활용
프라이빗 LLM은 다양한 분야에서 혁신적인 방식으로 활용되고 있습니다.
1. 학술 연구 분야
생명과학 분야에서는 biorecap이라는 R 패키지를 통해 로컬 LLM을 활용하여 bioRxiv 사전 인쇄물을 자동으로 요약하는 시스템을 구축했습니다. 이 패키지는 Ollama 서버와 API 엔드포인트를 인터페이스하여 사용자가 로컬에서 LLM을 실행할 수 있게 합니다[4][5][9].
2. 제조 산업 분야
제조 실행 시스템(MES) 환경에서 도메인 특화 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처를 구축하여 생산, 품질, 자산 및 자재 정보를 분석하는 시스템이 개발되었습니다. 이 시스템은 Ollama 기반 로컬 LLM을 활용하여 실시간 센서 데이터 처리와 복잡한 제조 워크플로우를 지원합니다[8].
3. 자동차 산업 분야
자동차 산업에서는 오프라인 PDF 챗봇을 위해 로컬로 배포된 Ollama 모델을 최적화하는 연구가 진행되었습니다. 이 연구는 Langchain 프레임워크를 기반으로 PDF 처리, 검색 메커니즘 및 컨텍스트 압축을 개선하여 자동차 산업 문서의 특성에 맞게 최적화했습니다[10].
결론: 프라이빗 AI의 미래
프라이빗 AI는 더 이상 거대 기업만의 전유물이 아닙니다. 오픈소스 LLM과 서빙 프레임워크의 발전으로 중소기업도 합리적인 비용으로 자체 AI 시스템을 구축할 수 있게 되었습니다.
핵심 포인트 요약:
프라이빗 AI 구축을 위해서는 적절한 LLM 서빙 프레임워크 선택이 중요합니다.
Ollama는 개인용으로, vLLM과 SGLang은 기업 환경에 적합합니다.
양자화 기법(GGUF, AWQ)을 통해 리소스 요구사항을 줄일 수 있습니다.
온프레미스와 클라우드 임대 중 기업 상황에 맞는 방식을 선택해야 합니다.
AI는 단순한 모델이 아닌, 기업 내 다양한 요구를 만족시키는 통합 시스템으로 구축되어야 합니다.
프라이빗 AI 구축은 기술적 도전이지만, 적절한 계획과 접근법을 통해 충분히 실현 가능합니다. 여러분의 기업에서도 이 가이드를 참고하여 성공적인 프라이빗 AI 인프라를 구축해보세요!
여러분의 기업에서는 어떤 방식으로 AI를 도입하고 계신가요? 온프레미스와 클라우드 중 어떤 방식이 더 적합하다고 생각하시나요? 댓글로 여러분의 경험과 의견을 공유해주세요!
The Key to Unlocking the Future of Private AI: A Complete Guide to LLM Serving Frameworks
Are you interested in building private AI? Today, we'll explore LLM serving frameworks necessary for building and operating your own AI system within your organization. If you're concerned about the cost and data security issues of cloud-based AI services, this article will provide you with practical solutions.
What is an LLM Serving Framework?
LLM (Large Language Model) serving refers to the process of deploying and operating AI models in actual services. This goes beyond simply loading a model to include processing real-time requests, efficiently managing resources, and providing stable service.
The core element of building private AI is this serving framework. The serving framework is an important infrastructure that allows companies to operate AI models in their own data centers or cloud environments. Private AI building is essential, especially for companies where data security is important.
"To effectively utilize LLMs, accessibility is important. The two main approaches currently being discussed are paying for cloud-based LLMs or providing locally managed open LLMs."[1]
Why is Private AI Necessary?
Data Security - Critical company data is not leaked externally
Cost Efficiency - Can reduce cloud service usage costs in the long term
Customization - Can develop and operate company-specific models
Reliable Service - Increases stability by reducing dependence on external services
Comparison of Popular LLM Serving Frameworks
There are various open-source frameworks that can be utilized to build private AI. Let's look at the characteristics and pros and cons of each.
Ollama: The Perfect Choice for Personal AI
Ollama is a framework that allows you to quickly run LLMs in a personal environment with easy installation and usage. It's available on various operating systems and provides an intuitive interface.
# Example of installing Ollama and downloading Llama2 model
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull llama2
Ollama's biggest advantage is ease of use. You can download and run various open-source LLM models without complex settings. However, it has limitations such as potential bottlenecks when multiple users connect simultaneously in a corporate environment[1].
"When serving LLMs, using Ollama allows you to easily download and provide LLM models in various environments. Without it, there's the inconvenience of having to write serving code individually."
vLLM: High-Performance LLM Serving Solution for Enterprises
vLLM is a high-performance serving framework capable of batch processing and paging. It's particularly suitable for corporate environments where efficient processing of simultaneous requests from multiple users is required.
Key features of vLLM:
Paged Attention mechanism optimizes memory usage
High-performance batch processing provides high throughput
Excellent ability to handle concurrent requests
SGLang: Framework with the Latest Features
SGLang is the latest framework that provides improved features compared to vLLM. It's particularly strong in handling complex inference scenarios.
Operating AI on a Realistic Budget: Quantization Techniques
Running private LLMs requires enormous computing resources. The key technology to solve this problem is Quantization.
What is Quantization?
Quantization is a technology that optimizes memory usage and calculation speed by reducing the number of bits in model parameters. For example, it refers to the process of reducing 32-bit floating-point values to 8-bit or 4-bit.
Major Quantization Techniques
GGUF (GGML Universal Format):
Highly versatile quantization format
Inference possible on both GPU and CPU
The format primarily supported by Ollama
AWQ (Activation-aware Weight Quantization):
Quantization technique optimized for GPU
Suitable for batch processing and server construction
Ideal for services for multiple users
"Quantization is an important checkpoint for operating private AI. GGUF is versatile, and AWQ has strengths in GPU optimization, so you should choose according to your purpose."
How to Build a Private AI Server: On-premises vs. Cloud
Let's compare the two main ways to build a private AI server.
Building an On-premises Environment
This is the method of building an AI server in your own data center.
Advantages:
Enhanced data security
Potential long-term cost savings
Complete control over hardware
Disadvantages:
High initial investment costs
Requires maintenance personnel
May have limitations in scalability
Looking at the case of the FLEXI project at FernUniversität in Hagen, they built a server with 8 GPUs with an initial investment of about 40,000 euros (about 50 million won). This server has the ability to run various open-source LLMs[1].
Cloud Rental (RunPod, etc.)
This is the method of renting and using a server equipped with GPUs in the cloud.
Advantages:
Can start immediately without initial investment
Pay for only what you need
Excellent scalability
Disadvantages:
May cost more in the long term
There may be data security concerns
"Cloud services in SaaS form like RunPod can rent GPU servers for about $3 per hour, allowing you to build an AI development environment at a cost cheaper than a PC room."
What's the Optimal Choice?
For companies first introducing private AI, it's reasonable to first test the required capacity through cloud rental. If you have long-term usage plans afterward, you can consider switching to an on-premises environment.
Private AI Building Roadmap in an Actual Corporate Environment
Let's look at a step-by-step approach to building private AI in a company.
1. Requirements Analysis and Planning
Define Goals: Define business problems to be solved through AI
Budget Planning: Estimate initial investment and operating costs
Personnel Planning: Identify necessary technical capabilities and establish training plans
2. Selection of Model and Serving Framework
Select Model Suitable for Use Case: Select an LLM model appropriate for company requirements
Select Serving Framework: Choose a framework considering the number of users and throughput
Establish Quantization Strategy: Choose quantization techniques that match resource and performance requirements
In the case of FernUniversität in Hagen, they tested various open-source models and selected the optimal model considering model size, open-source license, supported languages, and safety[1].
3. Infrastructure Construction
Hardware Configuration: Secure necessary resources such as GPU, memory, storage, etc.
Software Setup: Configure basic environment such as operating system, drivers, CUDA, etc.
Build Monitoring System: Set up tools for monitoring resource usage and performance
4. Integration and Operation
Integration with Existing Systems: API integration and workflow optimization
Security Settings: Data protection and access control settings
Continuous Improvement: Performance monitoring and optimization
Actual Use Cases: Private LLM Utilization in Various Fields
Private LLMs are being utilized in innovative ways in various fields.
1. Academic Research Field
In the life sciences field, a system was built to automatically summarize bioRxiv preprints using local LLMs through an R package called biorecap. This package interfaces with Ollama servers and API endpoints to allow users to run LLMs locally[4][5][9].
2. Manufacturing Industry Field
In a Manufacturing Execution System (MES) environment, a domain-specific RAG (Retrieval-Augmented Generation) architecture was built to analyze production, quality, asset, and material information. This system uses Ollama-based local LLMs to support real-time sensor data processing and complex manufacturing workflows[8].
3. Automotive Industry Field
In the automotive industry, research has been conducted to optimize Ollama models deployed locally for offline PDF chatbots. This research optimized PDF processing, retrieval mechanisms, and context compression based on the Langchain framework to suit the characteristics of automotive industry documents[10].
Conclusion: The Future of Private AI
Private AI is no longer the exclusive domain of large corporations. With the development of open-source LLMs and serving frameworks, even small and medium-sized businesses can build their own AI systems at a reasonable cost.
Key Points Summary:
Choosing the appropriate LLM serving framework is important for building private AI.
Ollama is suitable for personal use, while vLLM and SGLang are suitable for corporate environments.
Resource requirements can be reduced through quantization techniques (GGUF, AWQ).
You should choose between on-premises and cloud rental according to your company's situation.
AI should be built as an integrated system that satisfies various requirements within the company, not just a simple model.
Building private AI is a technical challenge, but it's entirely feasible with proper planning and approach. Use this guide to build successful private AI infrastructure in your company too!
How is your company adopting AI? Do you think on-premises or cloud is more suitable? Please share your experiences and opinions in the comments!
