기술 소개

• 01다양한 초거대 언어모델 활용

  • 다양한 초거대 언어모델 활용

    1. 솔트룩스 자체 거대언어모델 LUXIA 뿐 아니라, 클라우드를 통해 공개 및
       활용 가능한 다양한 초거대언어모델과 MLOps 환경을 제공합니다.
    2. 서비스 목적에 맞게 선택적으로 사용하여 유연하고 확장가능한 시스템을 구성할 수 있습니다.
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• 02대규모 데이터 처리를 통한 모델 학습

  • 대규모 데이터 처리를 통한 모델 학습

    1. 모델 학습을 위한 초기 투자 비용이 크고 확장성에 한계가 있는 온프레미스와 달리,
       탄력적인 컴퓨팅 파워와 스토리지를 제공하는 클라우드는 대규모 데이터셋을 활용하는
       AI모델 학습이나 데이터 분석에 이상적입니다.
    2. 클라우드 환경에 최적화된 학습 환경을 구축하고 커스터마이징 된 모델을 생성할 수 있습니다.
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• 03급격한 트래픽 변동에 대한 안정적 대응

  • 급격한 트래픽 변동에 대한 안정적 대응

    1. 클라우드에서는 리소스 확장 및 자동 스케일링이 가능하기 때문에 급격한 서비스의
       수요 변화에도 탄력적으로 대응할 수 있습니다.
    2. 온프레미스 환경에 비해 피크타임 링소스 낭비를 방지하면서 안정적으로 서비스를 운영할 수 있습니다.
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• 04검색증강생성(RAG)을 위한 데이터 연계

  • 검색증강생성(RAG)을 위한 데이터 연계

    1. 기업 내부 데이터 및 실시간 수집되는 외부데이터를 연계하고 초거대언어모델을 통해
       라우드의 분산 아키텍처를 생성하고자 하는 경우, 클라우드를 활용하면 지연 시간 없이
       효율적으로 데이터를 연계 및 관리할 수 있습니다.
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• 05고가용성 서비스 및 배포 자동화

  • 고가용성 서비스 및 배포 자동화

    1. 24/7 가동이 필수거나 일반 사용자를 대상으로 하는 서비스의 경우, 클라우드에 내재된
       고가용성과 자동화된 CI/CD 체제를 활용함으로써 효과적인 운영관리가 가능합니다. 
    2. 글로벌 서비스를 대상으로 할 경우에도 지역 분산 배포를 유용하게 활용할 수 있습니다.
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• 06협업 및 공동 작업

  • 협업 및 공동 작업

    1. 여러 기업 및 기관이 참여하는 서비스의 경우 클라우드 기반 협업 도구가 용이합니다.
    2. 데이터 및 리소스의 공유가 쉬우며 우수한 접근성을 가지고 있습니다.
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