최대 $10,000 투자로 구현하는 671B 파라미터급 Local AI 인프라 구축

Context

외부 AI Provider의 API 의존성으로 인한 서비스 중단 위험과 데이터 프라이버시 침해 가능성 상존. 정부 규제 및 기업 정책 변화에 따른 모델 접근 권한 상실이라는 외부 제약 사항의 치명적 리스크 확인.

Technical Solution

• Unified Memory 구조를 활용한 대규모 모델(70B~671B)의 로컬 추론 환경 구축
• 4-bit Quantization 적용을 통한 메모리 점유율 최적화 및 추론 속도 확보
• CUDA 생태계 기반의 TensorRT FP4 최적화로 120B급 모델의 처리 성능 극대화
• MoE(Mixture of Experts) 아키텍처 모델 채택으로 활성 파라미터 수 최적화 및 디코딩 속도 향상
• 1M Token Context Window 지원 모델 도입을 통한 대규모 코드베이스의 Single Pass 처리 설계
• MIT 라이선스 기반 Open Weight 모델 활용으로 벤더 종속성 제거 및 커스텀 Fine-tuning 기반 확보