폐쇄망 로컬 AI,
기초부터 감각까지

이 연구회가 하려는 것 / 하지 않는 것

이름 때문에 "로컬 sLM으로 에이전트를 만드는 게 목적"이라고 오해하기 쉬운데, 먼저 분명히 해둡니다.

• 자동화 수준을 판단하는 힘을 기릅니다. 업무 태스크마다 단순 호출·워크플로우·에이전틱 루프 중 정말 필요한 게 무엇인지 가리는 것입니다 — 소 잡는 칼을 닭 잡는 데 쓰지 않기 위해서입니다.
• 그 판단을 감이 아니라 실측으로 합니다. 골든셋 평가와 서버 벤치로 근거를 남기고, 그 근거로 판단합니다.
• 폐쇄망 인프라를 직접 다뤄보는 엔지니어링 경험을 쌓습니다. 장비를 만지고, 서빙을 붙이고, 막히는 지점을 몸으로 겪습니다.

하지 않는 것 — 로컬 sLM으로 범용 에이전트를 만들어 배포하는 것 — 에이전트는 도구 상자의 가장 큰 공구일 뿐, 모든 태스크의 정답이 아닙니다.

준비 운동(선택) → 하드웨어 → 모델 동작 → 양자화 → 서빙 → RAG·에이전트 → 평가 → 반도체 생태계(심화) → 추론 인프라(심화) → 분산 클라우드(심화) → 서빙 최적화·거버넌스(심화) → 허깅페이스 실습 → 자가진단

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퀴즈·자가진단 진행 상황을 코드로 복사해, 연구회 실습 플랫폼(사내 전용 — 킥오프 모임에서 접속 방법을 안내합니다) 계정에 등록할 수 있습니다. 진행 데이터는 이 브라우저에만 저장됩니다.

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