일인 AI 스타트업 딥네트워크의 한국 AI 스타트업을 위한 최신 LLM 서비스 구현 방법 및 절차 분석 ...

한국 AI 스타트업을 위한 최신 LLM 서비스 구현 방법 및 절차 분석

1. LLM 서비스 구현 환경의 변화

최근 몇 년간 AI 서비스, 특히 LLM(대규모 언어 모델) 기반 서비스의 구현 방식이 급격하게 발전하였다. 기존에는 TensorFlow와 PyTorch를 활용하여 직접 모델을 학습하고 배포하는 방식이 주류였지만, 최근에는 다음과 같은 기술 스택을 활용하면 보다 쉽고 빠르게 AI 챗봇 및 기타 LLM 기반 서비스를 구축할 수 있다.

 

일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO / CTO 장석원   /    sayhi7@daum.net

1. WebUI + n8n + Supabase 조합
   • WebUI: Stable Diffusion WebUI에서 출발했지만, 다양한 모델을 로드하고 실행할 수 있는 플랫폼으로 확장되었다.
   • n8n: 노코드(No-Code) 워크플로우 자동화 툴로, LLM 기반 챗봇의 입력·출력 흐름을 쉽게 관리할 수 있다.
   • Supabase: Firebase 대체 오픈소스 데이터베이스로, AI 서비스의 사용자 세션 및 대화 데이터를 관리하는 데 유용하다.
2. Ollama 기반 SLM(Small Language Model) 운영
   • Nvidia GPU가 있다면 Ollama를 활용하여 자체 SLM(경량화된 LLM)을 운영할 수 있다.
   • Ollama는 로컬에서 Llama, Mistral 등 다양한 오픈소스 모델을 실행할 수 있는 환경을 제공하며, SLM 기반의 저비용 운영이 가능하다.
   • Docker를 활용하면 컨테이너화된 AI 서비스 배포 및 운영이 용이하며, 여러 인스턴스를 수월하게 관리할 수 있다.
3. Hugging Face + Unsloth 활용
   • Hugging Face는 LLM 모델 및 관련 기술을 공유하는 가장 큰 AI 커뮤니티로, 다양한 Pretrained Model을 쉽게 활용할 수 있다.
   • Unsloth는 QLoRA 기반의 초고속 Fine-Tuning 프레임워크로, 기존 Hugging Face의 Transformers보다 5~10배 빠르게 튜닝할 수 있다.
   • 이를 통해 기존의 TensorFlow/PyTorch를 직접 학습시키던 방식보다 훨씬 효율적으로 LLM을 튜닝 및 배포할 수 있게 되었다.