GPU 수가 아닌 데이터 흐름과 구조 최적화로 AI 인프라 성능과 비용 효율을 동시에 개선하는 방법을 소개합니다.
AI & ML Engineering
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GPU 수가 아닌 데이터 흐름과 구조 최적화로 AI 인프라 성능과 비용 효율을 동시에 개선하는 방법을 소개합니다.
Git 워크플로우 안에서 AI를 활용해 자연어 검색, PR 자동화, AI 유저로 개발 생산성을 높이는 방법을 소개합니다.
SmartBear의 BearQ는 AI 기반 개발 속도에 대응할 수 있는 새로운 QA 운영 방식을 제시합니다.
AI 기반 개발 프로세스의 변화와 AI-DLC의 개념, 엔터프라이즈 환경에서의 적용 전략을 살펴봅니다.
AI 에이전트 경쟁이 본격화되는 가운데 Self-Hosted 아키텍처의 중요성과 CodeCenter의 위치를 살펴봅니다.
개발 과정의 reasoning을 어떻게 팀의 협업 자산으로 만드는지 살펴봅니다.
ModelHub는 온프레미스 환경에서 AI 모델의 생애주기를 통합 관리하여, 인프라의 잠재력을 극대화하는 최적의 운영 환경을 제공합니다.
저장소 구조와 문맥 위에서 질문과 탐색을 이어갈 수 있는 CodeCenter의 Workspace를 소개합니다.
Agentic SDLC의 핵심은 보안과 운영 환경 속에서 지속 가능하게 활용할 수 있는 자동화 전략을 구축하는 것입니다.
AI Agent 도입을 검토 중이라면, 보안·비용·운영 관점에서 미리 점검해야 할 6가지 판단 기준을 확인해보세요.
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이번 웨비나에서 로컬 LLM 기반의 보안 중심 AI 환경에서 Multi-LLM 전략과 Git 기반 협업 자동화를 통해, 기업이 통제 가능한 방식으로 AI 개발 생산성을 어떻게 혁신할 수 있는지 살펴보세요.
