모델은 증거로 고르고, 꼭 맞게 튜닝합니다.
어떤 모델이 맞을지 추측하지 않습니다 — 측정합니다. Gemma·gpt-oss·Llama 등 후보 모델을 격리된 VM 환경에서 고객의 실제 워크로드로 나란히 시뮬레이션하고, 벤치마크한 뒤에야 선정·튜닝·배포합니다.
jh@binah.team — 영업일 기준 1일 이내에 회신드립니다.
모델 선정 과정
모델 선택은 취향이 아니라 엔지니어링 의사결정입니다. 모든 프로젝트는 증거에서 시작합니다.
요구사항 정의
워크로드, 품질 기준, 지연시간·비용 목표, 데이터 주권 제약을 실행 전에 합의하고 문서화합니다.
VM 시뮬레이션
Gemma, gpt-oss, Llama 등 후보 모델을 격리된 VM 환경에서 고객의 실제 태스크와 데이터로 나란히 구동합니다.
벤치마크 리포트
모델별 리포트를 제공합니다: 태스크 품질, 지연시간, 1천 요청당 비용, GPU 요구량 — 어떤 결정을 하든 고객이 보관하는 증거입니다.
선정과 아키텍처
수치를 근거로 단일 모델, 복수 모델 조합, 또는 Claude 하이브리드를 권고하고 그에 맞는 서빙 아키텍처를 설계합니다.
튜닝 작업
모델이 정해지면 고객 도메인에 맞게 적응시키고, 데이터가 있는 곳으로 인도합니다.
모델 파인튜닝
- 지도 파인튜닝(SFT)
- LoRA / QLoRA 적응
- 선호 튜닝(DPO)
- 도메인·태스크 특화
데이터 & 평가
- 학습 데이터셋 큐레이션
- 합성 데이터 생성
- 벤치마크 설계·리포팅
- 전/후 품질 측정
프라이빗 서빙
- 양자화(GGUF, AWQ)
- vLLM·Ollama 서빙 스택
- 온프레미스·VPC 배포
- GPU 사이징·비용 설계
AI 인프라 구성 컨설팅
단일 모델을 넘어, 로드맵에 필요한 AI 인프라를 함께 기획합니다.
모델 포트폴리오 설계
하나 또는 여러 개: 대량 처리는 작은 튜닝 모델, 난도 높은 케이스는 프론티어 모델 — 그 사이의 라우팅 규칙까지 설계합니다.
용량·비용 설계
GPU 사이징, 양자화 전략, 온프레미스·VPC·하이브리드 비교 — CFO 앞에 내놓을 수 있는 비용 모델과 함께.
운영·거버넌스
모니터링, 모델 업데이트 평가 게이트, 접근 제어, 감사 추적 — 처음부터 설계에 포함합니다.
인도되는 것
모든 튜닝 프로젝트는 고객이 소유하는 자산으로 끝납니다 — 락인 없음.
- 후보 모델 벤치마크 리포트
- 튜닝된 모델 가중치 — 완전한 소유권
- 재현 가능한 학습 파이프라인
- 평가 스위트와 품질 베이스라인
- 구성 완료된 서빙 스택(vLLM/Ollama)
- 운영 런북과 인수인계