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로컬 LLM의 에이전틱 한계 극복: 30B 체급 기준선과 쿠버네티스 분산 병렬 서빙 아키텍처AI 2026. 10. 1. 21:49
로컬 LLM의 에이전틱 한계 극복: 30B 체급 기준선과 쿠버네티스 분산 병렬 서빙 아키텍처참고 및 출처: 온프레미스 AI 인프라와 에이전틱 엔지니어링을 연구하는 유튜브 채널 '목공하는 개발자'의 실전 서빙 분석을 기반으로, 단일 로컬 LLM의 지능적·하드웨어적 한계를 외적 시스템 아키텍처(청킹, 스킬 펑션, 쿠버네티스 마이크로서비스)로 극복하는 실전 엔지니어링 청사진을 정리했습니다.1. 로컬 LLM 만능주의의 함정: 왜 사내 에이전트는 무너지는가?최근 Ollama, LM Studio, vLLM, SGLang과 같은 로컬 LLM 서빙 프레임워크가 고도화되면서 많은 엔지니어링 조직이 데이터 보안과 API 비용 절감을 위해 사내 인프라에 로컬 모델을 도입하고 있습니다.하지만 로컬 인프라를 구축한 뒤 곧바로 ..