귀사의 모델과 가속기 사이의 플랫폼을 설계하고 운영합니다. GPU 스케줄링과 공유, 모델 서빙, 추론 라우팅, 그리고 이를 둘러싼 관측성과 비용 관리까지.
간단한 문의 양식이 열립니다. 영업일 기준 1~2일 내에 엔지니어가 회신드려, 어디서부터 시작할지 함께 이야기합니다.
어떤 서비스인가
대부분의 플랫폼은 GPU도, 모델도, 이제 그 둘을 함께 묻는 감사인도 염두에 두고 만들어지지 않았습니다. Todea는 귀사의 모델과 가속기 사이의 Kubernetes 계층을 설계한 뒤, 귀사를 대신해 운영하거나 귀사 팀에 인수인계합니다. 각 부분이 함께 동작하는 방식까지 하나의 엔지니어링 파트너가 책임지며, 어떤 권고에도 벤더의 인센티브가 없습니다.
유스케이스
팀들은 보통 두 가지 목표 중 하나를 가지고 당사를 찾습니다. 바탕이 되는 플랫폼은 같습니다. 제대로 공유되는 GPU, 빠르게 서빙되는 모델, 그리고 귀사의 정책을 따르는 모든 요청.
직접 운영
Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral 같은 모델을 귀사의 데이터센터나 자체 클라우드 계정에서, 귀사가 통제하는 GPU로 서빙합니다. 프롬프트와 데이터는 귀사 네트워크 안에 머물고, 비용은 토큰당 과금이 아니라 보유한 하드웨어를 따르며, 모델은 귀사가 결정할 때에만 바뀝니다.
조합과 라우팅
민감한 요청이나 대량의 요청은 귀사 자체 모델에서 처리하고, GPT, Claude, Gemini 같은 프런티어 모델이 필요한 요청은 해당 제공업체로 보냅니다. 애플리케이션은 하나의 OpenAI 호환 엔드포인트만 호출하며, 양쪽 모두에 같은 인증, 한도, 사용 기록이 적용됩니다.
당사가 설계하고 운영하는 것
각 분야는 AI가 데모와 프로덕션 사이에서 멈춰 서는 흔한 이유입니다. 한 분야의 변화는 다른 분야에서도 드러나므로, 당사는 이들을 함께 다룹니다.
한도를 강제하는 GPU 분할, 엄격한 격리가 필요한 곳에는 MIG, 네이티브 API로는 DRA를 적용해, GPU 한 장으로 여러 워크로드를 처리합니다.
모델과 트래픽에 맞춰 튜닝한 서빙 엔진, 가중치가 노드 하나를 넘어설 때의 멀티 노드 레플리카, 그리고 CPU가 아닌 큐 깊이에 따른 오토스케일링.
각 요청을 그 프롬프트의 KV 캐시를 이미 가진 레플리카나 큐가 가장 짧은 레플리카로 보내는 라우팅으로, 공유 컨텍스트를 두 번 계산하지 않고 첫 토큰까지의 시간을 낮게 유지합니다.
공유 GPU 위의 여러 모델과 파인튜닝 어댑터를 하나의 OpenAI 호환 엔드포인트 뒤에 두고, 팀마다 트래픽을 모델 이름으로 라우팅하며 각자의 한도를 지키게 합니다.
첫 토큰까지의 시간, 출력 토큰당 시간, GPU 텔레메트리를 나란히 보여 주고, 같은 데이터로 팀·모델별 비용을 산출해, 용량 계획이 실측 수요를 따르게 합니다.
미러링한 레지스트리, 오프라인 모델 저장소, 서명된 아티팩트, 어드미션 정책으로, 경계 안에 머물러야 하는 AI를 뒷받침합니다.
오픈소스
오픈소스 프로젝트와 GPU 기능을 하나의 플랫폼으로 조립하고, 하나로 운영합니다. 고정된 스택이 아니라 대표적인 선택지이며, 귀사의 요구 사항과 이미 운영 중인 도구에 맞춰 선택합니다.
귀사의 애플리케이션
채팅 · 에이전트 · API
자체 호스팅이든 외부 호스팅이든 모든 모델을 위한 하나의 OpenAI 호환 엔드포인트. 각 요청은 캐시와 큐 상태에 따라 라우팅됩니다.
여러 GPU와 노드에 분산된 추론. KV 캐시는 다시 계산하지 않고 요청 간에 재사용합니다.
귀사의 모델을 실행하는 엔진, 그리고 이를 배포하고, 스케일링하고, 롤아웃하는 Kubernetes 리소스.
GPU 분할과 파티션, Kubernetes 디바이스 클레임, 그리고 팀별 쿼터를 갖춘 작업 큐.
모든 노드의 드라이버, device plugin, GPU 상태 모니터링.
귀사의 가속기
NVIDIA · AMD · 클라우드 · 온프레미스
모든 계층에 걸쳐
지연 시간, GPU 텔레메트리, 팀·모델별 비용.
미러링한 이미지와 모델, 서명된 아티팩트, 어드미션 규칙.
이런 상황에서 시작합니다
각 상황마다 이미 정의된 서비스가 있으며, 어느 경우든 시작은 엔지니어와의 대화입니다.
GPU 한 장 단위의 요청이, 실제로는 처리 능력의 일부만 쓰는 가속기를 통째로 묶어 둡니다. 진단은 실제 사용률을 측정해 공유, 큐잉, 빈 패킹으로 용량을 되찾을 수 있는 지점을 찾아내고, 이를 적용하는 일은 별도의 구축 프로젝트로 진행합니다. 이렇게 추가 구매 전에 용량부터 되찾습니다.
플랫폼 준비도 진단지연 시간 목표, 오토스케일링, 롤아웃, KV 캐시를 이해하는 라우팅까지. 귀사 모델 아래의 서빙 플랫폼을 구축해 문서와 함께 인수인계합니다. 이후 운영은 귀사의 것입니다.
구축 프로젝트규제 대상 데이터, 내부 모델, 또는 외부로 나가는 경로가 없는 네트워크. 미러링한 레지스트리, 오프라인 모델 저장소, 서명된 아티팩트, 어드미션 정책으로 플랫폼을 구축해, 귀사의 규칙이 요구하는 곳에서 실행되게 합니다.
구축 프로젝트GPU 드라이버, 오퍼레이터, 서빙 엔진, 모델은 모두 빠르게 바뀌고, 한 번의 업그레이드가 다른 계층을 망가뜨릴 수 있습니다. 당사 엔지니어가 12개월 파트너십으로 플랫폼을 운영하고, 업그레이드하고, 개선하므로, 귀사 팀은 모델에 집중할 수 있습니다.
매니지드 플랫폼FAQ
아니요. 모델과 가속기는 계속 귀사의 것이며, 귀사의 클라우드 계정이나 데이터센터에 그대로 있습니다. 당사는 그 사이의 플랫폼을 설계하고 운영합니다. 워크로드 스케줄링과 GPU 공유, 모델 서빙과 라우팅, 그리고 이 모든 것의 관측, 비용 산정, 보안까지입니다.
네. 많은 팀이 민감하거나 대량인 작업에는 자체 GPU에서 오픈 웨이트 모델을 운영하고, 필요한 요청에 한해 호스팅되는 프런티어 모델을 계속 사용합니다. 당사는 둘을 하나의 게이트웨이 뒤에 두므로, 애플리케이션은 단일 엔드포인트만 호출하고, 모든 요청에 같은 인증, 한도, 사용 기록이 적용됩니다.
AWS, Google Cloud, Azure, Naver Cloud 또는 온프레미스 환경의 NVIDIA와 AMD GPU를 지원합니다. 미러링한 레지스트리와 오프라인 모델 저장소로 운영되는 폐쇄망도 포함됩니다.
아니요. 요구 사항, 기존 투자, 팀의 역량, 비용을 함께 따져 보고 트레이드오프를 설명하며, 이미 운영 중인 도구가 잘 맞는다면 그대로 유지합니다. 어떤 권고에도 클라우드, 배포판, 소프트웨어 벤더의 인센티브는 없습니다.
아니요. 모델과 그 모델을 사용하는 애플리케이션은 귀사 팀이 소유합니다. 당사가 맡는 일은 그 아래의 플랫폼입니다. GPU 위에서의 모델 서빙, 라우팅, 스케줄링, 그리고 스택 전체의 관측과 보안입니다.
엔지니어와의 대화로 시작합니다. 이미 Kubernetes에서 AI 워크로드를 운영하고 있다면, 플랫폼 준비도 진단으로 2~4주 안에, 정액으로, 우선순위가 정리된 플랫폼의 현재 상태를 확인하실 수 있습니다. 처음부터 시작하신다면 구축 프로젝트가 플랫폼을 구축하며, 매니지드 플랫폼 계약에 구축을 포함할 수도 있습니다.
엔지니어가 직접 쓰고 발표합니다
이 일을 직접 하는 엔지니어가 쓰고 발표한 내용입니다. 문의하시기 전에 기술 깊이를 직접 확인해 보십시오.
모델, GPU, 그리고 그 사이의 플랫폼.
간단한 문의 양식이 열립니다. 영업일 기준 1~2일 내에 엔지니어가 회신드려, 어디서부터 시작할지 함께 이야기합니다.