사내 AI 서비스를 직접
구축하는 엔지니어 양성
IT/개발 조직을 대상으로 RAG 구축, 오픈소스 LLM 파인튜닝, AI 아키텍처 설계 등 고도화된 기술 역량을 내재화합니다.
사내 데이터 기반 RAG 구축
Vector DB와 LLM을 결합하여 환각 현상(Hallucination) 없는 사내 전용 지식 챗봇 구축 기술을 실습합니다.
오픈소스 LLM 파인튜닝
Llama 등 오픈소스 모델에 기업의 특화 데이터를 학습시켜 도메인 전용 모델을 만드는 과정을 배웁니다.
AI 모델 서빙 및 MLOps
개발된 AI 모델을 실제 프로덕션 환경에 배포하고 지속적으로 모니터링/업데이트하는 파이프라인을 설계합니다.
진행 프로세스
01
LLM 아키텍처 심화
최신 LLM의 구조와 Transformer 모델의 원리를 개발자 수준에서 깊이 있게 이해합니다.
02
RAG 파이프라인 구축
LangChain, Vector DB를 활용하여 사내 문서를 임베딩하고 검색하는 전체 파이프라인을 코딩합니다.
03
파인튜닝(Fine-tuning) 실습
LoRA, QLoRA 기법을 활용하여 적은 컴퓨팅 자원으로도 오픈소스 모델을 미세조정하는 방법을 배웁니다.
04
MLOps 및 배포 전략
Docker, Kubernetes를 활용한 모델 서빙과 트래픽 분산, 지속적 학습(CI/CD) 환경을 구축합니다.
성공적인 AI 전환, 지금 시작하세요
현재 조직 상황에 맞춘 도입 범위와 실행 우선순위를 함께 정리해 드립니다.