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CodeCenter 로 보는 Local LLM 도입 전략과 실무 활용 사례
생성형 AI의 빠른 확산 속에서 많은 기업들이 대형 언어 모델(LLM)의 활용 가능성에 주목하고 있습니다. 특히 보안과 성능, 비용 측면에서 로컬 LLM은 더욱 현실적인 대안이 되고 있습니다.
이번 웨비나에서는 로컬 LLM의 필요성과 도입 전략, LLM관련 주요 용어 설명과 함께 외부 데이터를 연동하는 방식들을 소개합니다. 또한 Local LLM 활용이 가능한 코드 생성 도구인 CodeCenter 를 활용해 Web App 및 IDE 연동 기능을 시연하며, 실제 현업에서 어떻게 적용할 수 있는지 구체적인 활용 사례를 함께 살펴봅니다.
팀의 새로운 시니어 개발자가 될 LLM의 실무 가능성을 직접 확인해보세요.
- Local LLM의 도입 필요성과 실무 가치
- LLM 아키텍처와 외부 데이터 연동 전략
- CodeCenter 기반 실시간 LLM 기능 시연

Youngseon Kim
Solution Architect

Nikita Dzhumaev
Solution Engineer

Tanya Ilieva
Marketing Manager
주요 솔루션


Secure, flexible, and transparent AI coding
CodeCenter 는 개발에 AI의 강력함을 더하면서도 사용자 제어권을 철저히 보장합니다. Air Gap 환경에서도 작동해 데이터 보안과 독립성을 확보하며, 온프레미스 환경에 최적화된 투명하고 유연한 AI 코딩 솔루션을 제공합니다.

Transparency & Security
CodeCenter는 소프트웨어 공급망의 보안을 강화하여 안정적이고 신뢰할 수 있는 개발 환경을 제공합니다.

Flexible Deployment
클라우드 IDE를 포함한 기존 인프라 및 개발 환경과 쉽게 통합할 수 있으며, B2C용 소비자 등급 GPU를 지원합니다.

Configurability Control
외부 DBMS나 클라우드 없이도 원하는 방식으로 유연하게 실행할 수 있습니다.

Premier AI Quality
코드 자동 완성, 복잡한 질문 응답, 실시간 인라인 채팅, 코드 리팩토링 제안 등 최첨단 AI 기능을 제공합니다.