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데이터 보안과 비용 효율을 위한 독립 AI 인프라
On-Premise & Edge AI
기밀 데이터 유출 위험 없이 기업 내부 인프라(On-Premise) 또는 엣지 장치에서 고성능 AI를 가동할 수 있도록 경량화, 양자화 및 분산 서빙을 최적화합니다.
함께 탐구할 연구 주제
- Quantization (AWQ, GPTQ, GGUF)
- vLLM & TensorRT-LLM Serving Optimization
- Private Enterprise RAG Architecture
- Edge Device Deployment & Low-latency Inference
산업 적용 방향
- 금융/의료/국방 폐쇄망 AI
- 공장 자동화 엣지 비전
- 사내 기밀 데이터 어시스턴트
연구·실증을 제안하는 방향입니다. 개별 프로젝트의 진행 여부와 범위는 협의 후 정합니다.
실제 과제를 함께 검토합니다.
해결하려는 문제, 보유 데이터, 원하는 결과를 알려주세요.