728x90 반응형 vllm2 폐쇄망 Linux GPU 서버에서 LLM+RAG 환경 구축 전략 (Ollama 대안 및 확장 방법) 최근 사내 AI 전환이 가속화되면서, 폐쇄망 환경에서도 대규모 언어모델(LLM)을 운영하려는 기업이 늘고 있습니다.특히, OpenAI나 HuggingFace와 같은 외부 서비스 접근이 제한된 환경에서는 로컬 기반 LLM 서버가 핵심 역할을 합니다.이번 글에서는👉 현재 많이 사용되는 Ollama + OpenWebUI 조합의 장단점을 살펴보고,👉 200명 규모의 개발자들이 함께 사용하는 확장형 LLM+RAG 아키텍처 구성 전략과👉 Nginx 포트 확장을 통한 멀티서비스 운영 방법까지 정리해보겠습니다.🧠 1. 현재 환경: Ollama + OpenWebUI많은 조직에서 가장 손쉽게 구축할 수 있는 방식은 아래 조합입니다.Ollama : 로컬에서 LLM 모델을 실행 (예: llama3, qwen, mist.. 2025. 10. 27. 폐쇄망 환경에서 내부 LLM 서버 구축 아키텍처 — Ollama vs vLLM 비교, RAG 연계, LDAP 인증까지1️⃣ 왜 내부 LLM 서버인가?최근 기업들은 GPT-4나 Claude 같은 클라우드 기반 LLM을 적극 도입하고 있지만,보안상 인터넷이 차단된 폐쇄망(망분리 환경)에서는 외부 모델 사용이 불가능합니다.이때 필요한 것이 바로 내부 LLM 서버(Local LLM Infrastructure)입니다.즉, 오픈소스 기반 모델을 사내 인프라에 직접 배포하고,내부 사용자들이 안전하게 활용할 수 있도록 하는 구조죠.2️⃣ 내부 LLM 서버 구축의 핵심 목표구분목표🔐 보안성외부 통신 차단된 환경에서도 안전하게 운영⚙️ 운영성관리자 중심의 유지보수 및 버전 관리 용이🧠 활용성사내 문서, 매뉴얼, 정책 문서를 LLM과 결합 (RAG)👥 통합성LDA.. 2025. 10. 22. 이전 1 다음 728x90 반응형
