Local LLM
Complete Data Sovereignty

기업의 가장 중요한 자산인 '데이터'를 인터넷 연결 없이도 안전하게 지키는 방법.
AiNex는 Ollama를 기반으로 사내 폐쇄망 환경에 최적화된 로컬 LLM을 구축합니다.

100% Offline Capable
Privacy Preserved

System Architecture & Characteristics

On-Premise Deployment

클라우드 서버를 거치지 않고, 기업 내 물리적 서버(GPU Workstation) 또는 프라이빗 클라우드 내에 모델을 직접 배포합니다. 외부 네트워크와의 연결을 완전히 차단할 수 있어 해킹 및 유출 위험이 '0'에 수렴합니다.

Ollama Integration

경량화 및 최적화 도구인 Ollama를 활용하여 설치와 운영 복잡도를 획기적으로 낮췄습니다. Llama-3, Mistral, Gemma 등 최신 SOTA(State-of-the-Art) 오픈 소스 모델을 즉시 적용할 수 있습니다.

// Example: Running a secure chat session $ ollama run llama3.2:3b

Zero-Data Retention

추론이 끝난 후 메모리(RAM) 및 스토리지에서 대화 데이터를 즉시 파기하거나, 기업이 통제 가능한 암호화 스토리지에만 로그를 남깁니다. OpenAI나 Google 등 외부 벤더에 데이터가 학습용으로 전송되지 않습니다.

Minimum Hardware Requirements

성공적인 로컬 LLM 운영을 위한 최소 및 권장 사양 가이드입니다.

Parameter Minimum (7B Model) Recommended (70B Model)
GPU VRAM 16GB+ (RTX 3060/4060 Ti) 48GB+ (2x RTX 3090/4090)
System RAM 32GB DDR4 128GB DDR5
Storage 50GB NVMe SSD 500GB Enterprise NVMe

Business Impact

Risk Mitigation

설계 도면, 금융 데이터, 인사 정보 등 민감 데이터가 외부로 전송되는 사고를 원천 방지하여 기업의 법적/재무적 리스크를 제거합니다.

Custom Fine-Tuning

사내 문서로 모델을 미세조정(Fine-Tuning)하여 우리 회사만의 용어와 문맥을 이해하는 전용 AI 비서를 만들 수 있습니다.