AI Development

AI 개발 서비스
SLM · LLM · Fine-tuning

소규모 언어 모델(SLM)부터 대규모 언어 모델(LLM)까지,
맞춤형 AI 솔루션을 개발합니다.
파인튜닝, 커스터마이징, RAG 구축까지 AI의 모든 것.

100+
AI 프로젝트
1B~
파라미터 지원
18년
개발 경험
HOME/사업부문/AI 개발
# SOPHIA AI Model Training

from sophia import AIEngine

model = AIEngine.load(
    "custom-slm-7b",
    fine_tuned=True,
    gpu="H200"
)

response = model.generate(
    prompt="비즈니스 최적화",
    max_tokens=2048
)

GPU H200 제공 클라이언트 우대 PREMIUM

NVIDIA H200 GPU를 제공해 주시는 클라이언트에게는 개발 비용 할인, 우선 착수, 전담 엔지니어 배정 등 프리미엄 혜택을 드립니다. LLM 대규모 학습 프로젝트도 GPU 제공 조건 하에 진행 가능합니다.

개발 비용 할인
우선 착수
전담 엔지니어
LLM 학습 가능
Services

AI 개발 서비스

비즈니스에 최적화된 맞춤형 AI 솔루션을 제공합니다

인기

SLM 개발

Small Language Model (1B~13B)

  • 경량화된 모델로 빠른 추론 속도
  • 온프레미스/엣지 디바이스 배포 가능
  • 낮은 GPU 요구사항으로 비용 절감
  • 특정 도메인에 특화된 성능 최적화
Llama 3.2 Mistral Phi-3 Qwen
GPU 필요

LLM 개발

Large Language Model (70B+)

  • 대규모 파라미터로 높은 성능
  • 복잡한 추론 및 생성 작업에 적합
  • 다국어 지원 및 범용 태스크 처리
  • 클라이언트 GPU 제공 조건
Llama 3.1 70B Qwen 72B Mixtral

Fine-tuning (파인튜닝)

기존 모델 맞춤 학습

  • 고객사 데이터로 모델 커스터마이징
  • LoRA/QLoRA 등 효율적 학습 기법 적용
  • 도메인 특화 성능 향상
  • 데이터 보안 및 프라이버시 준수
LoRA QLoRA PEFT DPO

RAG 시스템 구축

검색 증강 생성

  • 기업 내부 문서 기반 Q&A 시스템
  • 벡터 DB 연동 (Pinecone, Weaviate 등)
  • 실시간 정보 반영으로 환각 감소
  • 하이브리드 검색 (키워드 + 시맨틱)
LangChain LlamaIndex Vector DB
AI Training

AI 학습 프로세스

체계적인 학습 파이프라인으로 최적의 AI 모델을 구축합니다

AI 모델 학습은 단순히 데이터를 투입하는 것이 아닙니다. 데이터 수집부터 전처리, 학습 전략 수립, 하이퍼파라미터 튜닝, 평가, 최적화까지 전문적인 ML 엔지니어링이 필요합니다. 소피아는 검증된 학습 파이프라인으로 고품질 AI 모델을 제공합니다.

1. 데이터 준비

고품질 학습 데이터셋 구축은 AI 성능의 80%를 결정합니다

  • 원시 데이터 수집 및 크롤링
  • 데이터 정제 (노이즈 제거, 중복 제거)
  • 데이터 라벨링 및 어노테이션
  • Instruction 데이터셋 구축
  • Train/Validation/Test 분할

2. 학습 설정

모델 아키텍처와 학습 환경을 최적으로 구성합니다

  • 베이스 모델 선정 (Llama, Mistral 등)
  • 하이퍼파라미터 설정 (LR, Batch Size)
  • 학습 기법 선택 (Full FT, LoRA, QLoRA)
  • 분산 학습 환경 구성
  • Mixed Precision (FP16/BF16) 설정

3. 학습 실행

GPU 클러스터에서 대규모 학습을 안정적으로 수행합니다

  • Pre-training (선택적)
  • Supervised Fine-tuning (SFT)
  • 체크포인트 저장 및 관리
  • Loss/Metric 실시간 모니터링
  • Early Stopping 및 LR Scheduling

4. 정렬 학습 (Alignment)

인간의 선호도에 맞게 모델을 정렬합니다

  • RLHF (인간 피드백 강화학습)
  • DPO (Direct Preference Optimization)
  • PPO (Proximal Policy Optimization)
  • Reward Model 학습
  • Constitutional AI 적용

5. 평가 & 벤치마크

다양한 지표로 모델 성능을 객관적으로 평가합니다

  • Perplexity, BLEU, ROUGE 평가
  • MMLU, HellaSwag 벤치마크
  • Human Evaluation (정성 평가)
  • A/B 테스트
  • 도메인 특화 평가 세트

6. 최적화 & 배포

추론 성능을 최적화하고 프로덕션에 배포합니다

  • 양자화 (INT8, INT4, GPTQ, AWQ)
  • 가지치기 (Pruning)
  • 지식 증류 (Knowledge Distillation)
  • vLLM/TensorRT 추론 최적화
  • API 서빙 및 스케일링
Methods

학습 기법

프로젝트 요구사항에 맞는 최적의 학습 방법을 적용합니다

Full Fine-tuning

전체 파라미터 학습

모든 파라미터를 학습하여 최대 성능을 달성합니다. 대용량 GPU와 데이터 필요.

LoRA

Low-Rank Adaptation

저랭크 행렬로 효율적 학습. 적은 GPU 메모리로 빠른 학습이 가능합니다.

QLoRA

Quantized LoRA

4bit 양자화 + LoRA 결합. 소비자용 GPU에서도 70B 모델 학습 가능.

DPO

Direct Preference Optimization

Reward Model 없이 직접 선호도 학습. RLHF보다 안정적이고 효율적.

Infrastructure

학습 인프라

대규모 AI 학습을 위한 분산 학습 인프라를 지원합니다

분산 학습Distributed Training

  • Data Parallel (DP) - 데이터 병렬화
  • Tensor Parallel (TP) - 텐서 병렬화
  • Pipeline Parallel (PP) - 파이프라인 병렬화
  • DeepSpeed ZeRO Stage 1/2/3
  • FSDP (Fully Sharded Data Parallel)

GPU 환경GPU Infrastructure

  • NVIDIA H200 / H100 / A100 지원
  • Multi-GPU / Multi-Node 학습
  • NVLink / InfiniBand 고속 연결
  • Mixed Precision (FP16, BF16, FP8)
  • Flash Attention 2.0 적용

MLOpsMachine Learning Operations

  • Weights & Biases 실험 추적
  • MLflow 모델 버전 관리
  • Kubernetes 기반 학습 오케스트레이션
  • 자동 체크포인트 및 복구
  • GPU 사용량 실시간 모니터링

추론 최적화Inference Optimization

  • vLLM - 고성능 추론 엔진
  • TensorRT-LLM 가속
  • Continuous Batching
  • KV Cache 최적화
  • Speculative Decoding
Models

SLM vs LLM 비교

프로젝트 요구사항에 맞는 최적의 모델을 선택하세요

SLM

1B~13B

Small Language Model은 경량화된 모델로, 특정 도메인이나 태스크에 최적화되어 빠른 응답 속도와 낮은 비용으로 운영할 수 있습니다.

~24GB
VRAM 요구
<100ms
추론 속도
낮음
운영 비용
가능
엣지 배포
  • 챗봇 / 고객 상담
  • 문서 요약 / 분류
  • 코드 자동완성
  • 특화 도메인 Q&A

LLM

70B+

Large Language Model은 대규모 파라미터로 복잡한 추론, 창의적 생성, 다국어 처리 등 고난도 태스크에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

80GB+
VRAM 요구
~1s
추론 속도
높음
운영 비용
클라우드
배포 환경
  • 복잡한 분석 / 추론
  • 창의적 콘텐츠 생성
  • 멀티모달 태스크
  • 범용 AI 에이전트
GPU 제공 필수 - H200/A100 등 고성능 GPU 제공 시 개발 진행
Process

AI 개발 프로세스

체계적인 프로세스로 최적의 AI 솔루션을 구축합니다

STEP 1

요구사항 분석

비즈니스 목표 파악
데이터 현황 분석

STEP 2

모델 선정

베이스 모델 선택
아키텍처 설계

STEP 3

데이터 준비

데이터 정제
학습 데이터셋 구축

STEP 4

학습 & 평가

파인튜닝 진행
성능 벤치마크

STEP 5

배포 & 운영

API 제공
모니터링 시스템

Tech Stack

기술 스택

최신 AI 기술과 프레임워크를 활용합니다

Llama

Meta AI

PyTorch

Deep Learning

Hugging Face

Transformers

vLLM

Inference

LangChain

Framework

LlamaIndex

RAG

PEFT

Fine-tuning

W&B

MLOps

DeepSpeed

Distributed

Kubernetes

Orchestration

Pinecone

Vector DB

NVIDIA

GPU / CUDA

AI로 비즈니스를 혁신하세요

맞춤형 AI 솔루션으로 업무 효율성을 극대화하고 새로운 가치를 창출합니다

AI 개발 상담 전화 상담
H200 GPU 제공 클라이언트 우대 GPU 제공 시 개발 비용 할인 및 우선 착수