[태그:] AI 인프라
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생성형 AI 인프라 구축 전략: 온프레미스 GPU 서버, 클라우드 GPU 및 Managed API의 총소유비용(TCO) 및 경제성 비교 분석
AI 인프라 의사결정의 핵심 패러다임 기업이 생성형 인공지능(Generative AI) 및 대규모 언어 모델(LLM)을 도입할 때 직면하는 가장 중대한 재무적·기술적 의사결정은 온프레미스(On-Premise) GPU 인프라를 직접 구축할 것인지, 클라우드 GPU 인프라(IaaS/Neocloud)를 임대할 것인지, 아니면 관리형 AI 플랫폼 및 API(SaaS/PaaS)를 활용할 것인지 선택하는 문제입니다. 과거 정보기술(IT) 인프라 도입 패러다임이 단순히 자본지출(CapEx)과 운영지출(OpEx)의 재무적 전환에 집중되었다면, 초고성능 GPU 인프라…
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LiteLLM: 100개 이상의 LLM을 하나의 API로 다루는 오픈소스 AI 게이트웨이
들어가며 요즘 서비스에 AI 기능을 넣으려면 흔히 OpenAI의 GPT, Anthropic의 Claude, Google의 Gemini, AWS Bedrock 등 여러 LLM(대규모 언어 모델) 제공업체 중 하나 이상을 선택해서 연동하게 됩니다. 문제는 이들 각각이 서로 다른 SDK, 인증 방식, 요청/응답 형식을 사용한다는 점입니다. 모델을 바꾸거나 여러 모델을 동시에 운영하려면 그만큼 코드를 다시 짜야 하죠. LiteLLM은 바로 이 문제를 해결하기…