카트

이미지 검색을 사용해 보세요

검색창 이전화면 이전화면

최근 검색어: 전체삭제

인기 검색어

닫기

사이즈비교 공유하기

소득공제 청년패스

사내 LLM 구축 가이드

POD도서

김유경 저

BOOKK(부크크) 2026.11.05.

회원리뷰 첫번째 리뷰어가 되어주세요

가격: 28,000원

28,000

YES포인트?: 0원

5만원 이상 구매 시 2천원 추가 적립

앱 다운 시 1천원 상품권

결제혜택: 카드/간편결제 혜택을 확인하세요

주문 후 제작되는 개인 오더 도서로 신중한 구매를 부탁드리며, 발송까지 7일가량 소요됩니다.

eBook이 출간되면 알려드립니다.알림신청

분철서비스 시작되면 알려드립니다.알림신청

이미 소장하고 있다면 판매해 보세요.

예스24에 팔기 바이백 신청 불가 내 가게에서 팔기

국내배송만 가능
문화비소득공제 가능

시리즈 태그 업체 공지사항 중고도서 소개 구성 소개 특별 구성 MD 한마디 카드뉴스 상세 이미지 책소개 관련 동영상 목차 저자 소개 관련분류 품목정보 만든이 코멘트 예스24 리뷰 책 속으로 줄거리 캐스팅 관련 자료 부가 영상 출판사 리뷰 전문가 리뷰 추천평

펼치기/닫기

이 상품의 태그

#청년패스

책소개

AI는 이미 회사 일의 많은 부분을 덜어 주고 있습니다. 그런데 정작 AI가 가장 큰 도움이 될 자료는 외부 AI 서비스로 보낼 수 없는 경우가 많습니다. 설계 도면과 공정 문서, 민원 기록, 고객 신용정보처럼 회사 밖으로 나가면 안 되는 자료입니다. 이런 자료를 AI로 다루려면 모델을 회사 안, 폐쇄망 안으로 들여와야 합니다. 막상 사내 구축을 시작하면 질문이 줄줄이 이어집니다. 어떤 모델을 골라야 하는지, GPU는 몇 장이 필요한지, 모델 파일은 어떻게 안전하게 들여오는지, 사내 문서는 어떻게 검색하게 하는지. 그리고 경영진은 결국 이렇게 묻습니다. "그래서 상용 AI만큼 됩니까?" 이 책은 사내 구축이 결정된 뒤의 일을 순서대로 안내합니다. 먼저 우리 업무에서 뽑은 평가셋으로 "충분한 성능"을 숫자로 정의합니다. 그 기준으로 공개 가중치 모델을 고르고, GPU 메모리와 처리량을 계산해 장비를 산정하고, 추론 서버를 세웁니다. 모델과 패키지, 컨테이너를 검사와 승인을 거쳐 반입하는 절차와 반입 대장, 질문자가 볼 수 있는 문서만 찾는 사내 문서 검색, 업무 시스템과 도구 연동까지 다룹니다. 성능이 모자라면 프롬프트와 컨텍스트, 미세조정으로 메우고, 상용 API와 같은 문항으로 비교한 보고서로 증명합니다. 마지막으로 보안과 감사, 모니터링과 장애 대응, 모델 교체와 총소유비용까지 오래 쓰는 데 필요한 틀을 정리합니다. 모든 해 보기는 노트북 GPU에서 직접 실행해 확인했고, 실제로 나온 값을 실었습니다. 같은 스크립트를 여러분의 장비에서 돌리면 여러분의 숫자를 얻을 수 있습니다. 부록에는 GPU 메모리·처리량 산정표, 반입 체크리스트, 업무별 평가셋 템플릿, 모델·도구 비교표, 용어집을 실었습니다. 이런 분께 권합니다 외부 AI로 보낼 수 없는 자료 때문에 사내 AI 구축을 맡게 된 IT 담당자와 개발자 모델 선정과 GPU 예산을 근거와 함께 보고해야 하는 기획자와 관리자 폐쇄망·망분리 환경에서 AI를 들여와야 하는 공공기관과 기업의 실무자

책소개 더보기펼치기

들어가며

1부 판단하기
1장 왜 폐쇄망 LLM인가
2장 "충분한 성능"을 정의하기

2부 고르기
3장 공개 가중치 모델 고르기
4장 하드웨어 산정

3부 구축하기
5장 추론 서버
6장 반입과 갱신
7장 사내 문서 검색
8장 업무 도구와 연동

4부 성능 끌어올리기
9장 프롬프트와 컨텍스트로 메우기
10장 미세조정
11장 평가와 비교 보고

5부 운영하기
12장 보안과 감사
13장 운영과 비용

맺음말

부록
A GPU 메모리·처리량 산정표
B 반입 체크리스트
C 업무별 평가셋 템플릿
D 집필 기준일 모델·도구 비교표
E 용어집

목차 더보기펼치기