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AI 활용18

[제조 AI] 3) Ollama를 활용한 로컬 LLM 구축 홈 / AI활용 / 제조 AI / 3) Ollama를 활용한 로컬 LLM 구축제조업의 AI 혁신, 로컬 LLM이 답이다현대 제조업은 디지털 전환의 핵심 기로에 서 있습니다. 특히 대규모 언어모델(LLM)의 등장으로 생산성 향상, 품질관리 자동화, 기술 문서 관리 등 다양한 영역에서 혁신적인 변화가 일어나고 있습니다. 하지만 많은 제조기업들이 데이터 보안과 비용 문제로 인해 클라우드 기반 AI 서비스 도입을 망설이고 있는 것도 사실입니다. 이러한 고민을 해결할 수 있는 해답이 바로 로컬 LLM 환경 구축입니다. 로컬 LLM은 외부 서버에 의존하지 않고 자사 시설 내에서 직접 운영하는 언어모델을 의미합니다.이를 통해 민감한 제조 데이터를 외부로 전송하지 않으면서도 AI의 강력한 기능을 활용할 수 .. 2025. 8. 25.
AI 시대에 지금 당장 써봐야 할 재미있는 AI 도구들 "아니, 이게 정말 AI가 만든 거야?" 2025년에 가장 많이 들어본 말이 아닐까요? 대 전환 AI 시대에 우리의 생활은 너무나도 많은 변화를 겪고 있습니다. 직장인 70%이상이 AI를 활용한 업무를 진행하고 있다고 발표되고 있기도 합니다. AI 시대의 불안감이나 불안정성을 떨쳐버리시고 시대의 흐름에 맡기고 그냥 생활에 도움이 되는 도구 정도로 인식하고 막 사용해보는건 어떨까요? 오늘은 AI 시대에 정말 재미있는 신기방기한 AI 관련 툴들을 소개해 드릴까 합니다. 인터넷을 뒤흔들고 있는 완전 미친 AI 도구들과 함께 어떻게 하면 이 시대를 더 재미있게 보낼 수 있는지 알려드릴게요! (거의 모든 AI 서비스가 맛보기만 무료이고, 작심하고 사용하고 싶을 땐 유료로 전환한다는 불편한 진실이 있긴하네요) ".. 2025. 8. 21.
[제조 AI] 2-2) 로컬 AI 인프라 구축 - (실습)제조업 AI 실제 개발환경 구축 AI 개발환경 완전 구축 실습 가이드 - 개발용 하드웨어 기준 실제 설치부터 검증까지 앞서 '2-1) 로컬 AI 인프라 구축 - 하드웨어에서 개발환경 구축까지' 편에서 다룬 하드웨어 구성 이론을 바탕으로, 이제 실제 개발용 시스템에서 AI 개발환경을 구축해보겠습니다. 우리가 선택한 개발용 구성은 RTX 4090 24GB 듀얼 GPU, AMD Threadripper PRO 5975WX CPU, 128GB ECC 메모리로 구성된 시스템입니다. 이 하드웨어는 GPT-2 규모의 모델 훈련이 가능하고, 실시간 추론 서비스에서 100명 이상의 동시 사용자를 지원할 수 있는 성능을 제공합니다. 단순히 이론만 아는 것과 실제로 설치하고 설정하는 것은 완전히 다른 경험입니다. 이번 실습을 통해 여러분은 실무에서 바로 사.. 2025. 8. 18.
[제조 AI] 2-1) 로컬 AI 인프라 구축 - 하드웨어부터 개발환경까지 AI 모델 개발과 운영에서 가장 중요한 기반이 되는 것은 바로 인프라입니다. 클라우드 서비스가 편리하다고 하지만, 지속적인 AI 개발을 위해서는 자체 인프라 구축이 필수적입니다.특히 데이터 보안이 중요한 기업 환경이나 장기적인 비용 절감을 고려한다면 로컬 AI 인프라는 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 클라우드 AI 서비스는 초기 진입 장벽은 낮지만, 지속적으로 사용할 경우 월 수백만원의 비용이 발생할 수 있으며, 데이터 전송 비용과 보안 제약도 무시할 수 없는 요소입니다.이번 글에서는 AI 워크로드의 특성을 이해하고, 하드웨어 선정부터 완전한 개발환경 구축까지의 전 과정을 단계별로 살펴보겠습니다. [ 차례 ]1. AI 워크로드 특성과 하드웨어 요구사항 분석2. 예산별, 용도별 최적 하드웨어 구성3. 운영.. 2025. 8. 15.
도면 작성을 생성형 AI로 전문가처럼 할 수 있다 분야별 도면 작성을 생성형 AI로 이용해 보세요.과거에는 전문적인 도면을 작성하기 위해 수년간의 교육과 경험, 그리고 값비싼 CAD 소프트웨어가 필요했습니다.건축사나 설계 전문가가 아니라면 간단한 평면도 하나 그리는 것조차 어려운 일이었고, 일반인들은 손으로 대충 스케치하거나 전문가에게 의뢰하는 것 외에는 선택의 여지가 없었습니다.하지만 생성형 AI 기술의 발전으로 이제는 누구나 간단한 텍스트 입력만으로도 전문적인 도면을 생성할 수 있는 시대가 되었습니다. 이러한 변화는 단순히 기술의 진보를 넘어서, 설계와 건축 분야의 민주화를 의미하며, 개인부터 전문가까지 모든 사용자가 혜택을 받을 수 있는 혁신적인 도구들이 속속 등장하고 있습니다.도면 작성을 위한 생성형AI를 제대로 활용하기 위해서는 도면에 대한 기.. 2025. 8. 12.
[제조 AI] 01) 제조업을 위한 로컬 AI 도입계획 중소 제조기업의 로컬AI 도입을 위한 로컬AI 생태계 이해 및 구체적인 도입계획 수립을 진행해보려고 합니다.4차 산업혁명의 핵심 동력인 AI가 제조업 현장을 빠르게 변화시키고 있습니다. 하지만 많은 제조기업들이 클라우드 기반 AI 솔루션의 한계를 경험하며, 보다 실질적이고 현실적인 대안을 찾고 있습니다. 특히 데이터 보안, 실시간 처리, 비용 효율성 측면에서 클라우드 AI만으로는 해결하기 어려운 제약사항들이 있습니다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 대안이 바로 로컬 AI입니다. 로컬 AI는 제조 현장 내부에서 직접 AI 모델을 구동하는 방식으로, 클라우드에 의존하지 않고도 인공지능의 이점을 누릴 수 있는 혁신적인 접근법입니다. 이번 시리즈는 제조업 현장에서 실제로 적용 가능한 로컬 AI 개발과 도입에 대.. 2025. 8. 4.
당장 사용 가능한 대한민국 AI TOP 5 2025년 대한민국 인공지능 기술2025년 현재, 대한민국의 인공지능 기술은 글로벌 시장에서 독자적인 위치를 확보하며 빠르게 성장하고 있습니다.특히 한국어 특화 AI 모델과 실용적인 서비스 구현에서 세계적인 경쟁력을 보여주고 있습니다. 국내 AI 시장은 네이버, 삼성, LG, 카카오, SKT 등 대기업들이 주도하며, 업스테이지 같은 스타트업도 글로벌 무대에서 인정받고 있습니다. 정부의 'AI 기본법' 시행과 함께 제도적 기반도 마련되어, 2025년은 한국 AI 산업의 새로운 도약점이 될 것으로 전망됩니다.최근 과학기술정보통신부는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트를 이끌 국가대표 최정예 다섯 팀을 확정했습니다.포털·클라우드의 강자 네이버클라우드, 1000억 파라미터급 AI 모델 '엑사원(EXAONE).. 2025. 8. 1.
2024년 인공지능(AI) 플랫폼 순위 여기서 언급되는 AI플랫폼은 일반 사용자들이 사용한는 챗봇형태의 서비스 플랫폼이 아닙니다. API등을 활용하여 별개의 AI서비스를 구축하기 위한 인공지능 플랫폼입니다. 때에 따라서는 지향하는 비지니스에 맞춰 머신러닝, 딥러닝 등의 추가학습이 필요하기도 하고, 특화되고 전문화된 데이터를 이용할 수 있어야 합니다. 인공지능 플랫폼은 CLOUD 형, On-Premise타입의 솔루션 제공형이 있을 수 있습니다. 아래에 제공되는 인공지능 플랫폼을 경험하시고 최적화된 AI모델을 찾기를 희망합니다.2024년 주요 인공지능 플랫폼 15선순위플랫폼명주요 특징용도1ClickUp Brain- 프로젝트 관리와 AI가 통합된 종합 업무 플랫폼- 작업, 문서, 팀원을 AI로 연결하는 세계 최초 신경망- 워크플로우 자동화와 반복.. 2025. 7. 23.
이미지 생성을 위한 AI 서비스 추천 : 미래를 상상하다 AI시대, 미래의 직업군의 소멸과 대처와 관련된 글을 쓰다가, 미래에 소멸되는 직업군을 대체하는 AI, 로봇 등의 대체 활동과 관련된 이미지를 상상해봤습니다. 이미 이미지 생성형 AI서비스가 많이 출시되어 있어서 대표적인 이미지 생성 서비스 중에서 Midjourney, Flux Ai를 사용해서 이미지를 생성해 보았습니다. 이미지 생성을 위해서는 좀 더 구체적인 묘사가 필요합니다. 등장인물의 구성 및 등장인물의 배치 및 포즈, 배경 및 분위기, 각종 오브제들 하나 하나 신경쓰는것 만큼 작성자의 의도와 좀 더 부합하는 이미지를 얻게 될겁니다. 샘플 이미지 생성 : AI와 함께하는 미래 상상도1) 의료진과 AI 로봇이 협업하는 병원환자의 침상 곁에서 AI 간호 로봇이 24시간 바이탈 사인을 모니터링하고, .. 2025. 7. 3.

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