온프레미스 LLM 구축 범위 가이드

# 온프레미스 LLM 구축 범위 가이드

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Author: Duolabs (https://duolabs.co.kr)
License: Creative Commons Attribution 4.0 International (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)
Last modified: 2026-07-31T18:34:39.879Z

# 온프레미스 LLM 구축 범위 가이드

## 개요

온프레미스 LLM(사내 전용 LLM) 구축을 의뢰하기 전에 무엇을 정해야 하는지 정리한 한 장짜리 문서입니다. 상담 전에 읽어보시고 아래 항목에 표시해 두시면, 그 내용이 그대로 제안서와 견적의 입력값이 됩니다.

온프레미스 LLM은 모델과 데이터를 **조직이 통제하는 인프라에서** 처리합니다. 외부 API로 데이터가 나가지 않아야 하는 규제·보안 요구가 있을 때 필요한 구성입니다.

### 온프레미스가 정말 필요하신가요?

가장 먼저 확인해야 할 질문입니다. 데이터를 외부로 보낼 수 없는 명확한 규제·보안 근거가 없다면, 외부 AI API를 쓰는 "AI 챗봇·자동화" 상품이 초기 비용은 1/5 수준이고 GPU 장비도 필요 없어 훨씬 빠르고 저렴합니다. 상담에서 이 부분을 먼저 확인해 드립니다.

이 조건에 해당하시면, 아래 항목만 정하면 범위가 잡히고 작업비와 기간이 나옵니다.

## 1. 어떤 규모인가요

| | 검증형 | 부서형 | 전사형 |
|---|---|---|---|
| 한 줄 정의 | 단일 모델과 제한된 사용자로 가능성을 검증 | 부서 단위 인증·사용량 통제를 갖춘 운영 | 다중 노드·장애 대응을 포함한 전사 운영 |
| 이럴 때 | 도입 전 기술 검증(PoC) | 특정 부서 전용 사용 | 여러 부서·많은 사용자 |
| 기간 | 1개월 | 1~2개월 | 2~3개월 |

**처음이시라면 검증형부터 권해드립니다.** 실제 데이터로 응답 품질을 확인하지 않고 부서형·전사형으로 바로 가면, 검증 안 된 구성에 큰 투자를 하는 셈이 됩니다. 검증형은 이후 부서형·전사형으로 확장할 때 처음부터 다시 시작하지 않고, 검증 결과 위에 이어서 진행합니다.

## 2. 나머지 네 가지만 정하면 됩니다

**① 사내 문서·DB 추가 연동**
없음: 모델 자체 지식만 사용 / 있음: 사내 문서·DB를 찾아 답변에 반영(RAG)

**② 사용자 권한·SSO**
없음: 접근 제한 없음 / 있음: 사내 인증 체계와 연동해 사용자별 접근을 통제

**③ GPU 서버 최적화**
없음: 기본 구성 / 있음: 보유·구매하신 GPU 서버에 맞춰 성능을 최적화

**④ 응답 품질 평가·모니터링**
없음: 초기 배포만 / 있음: 응답 품질을 측정하고 이상 징후를 알려주는 체계 구축

### GPU·데이터센터 비용은 별도입니다

이 문서와 견적서의 금액은 **구축 작업비**입니다. GPU 서버, 스토리지, 데이터센터 비용과 모델 라이선스는 포함되지 않으며, 규모에 따라 작업비보다 훨씬 커질 수 있습니다. 보유 장비를 활용할 수 있는지부터 상담에서 확인합니다.

## 3. 포함 / 별도 / 준비해 주실 것

**기본 포함**
모델 배포와 추론 API 구성, 기본 성능 튜닝, 배포 후 동작 확인, 인수인계(설정·구성 문서, 접근 권한)

**별도 실비**
GPU 서버·스토리지·데이터센터 비용, 모델 라이선스, 연동 규모에 따른 추가 스토리지

**준비해 주실 것**
사용 목적과 예상 사용자 수, 다루는 데이터의 민감도와 근거 규제(있다면), 기존 인프라(자체 서버·데이터센터·클라우드 전용망) 현황, 연동할 사내 문서·DB 목록

## 4. 비용과 기간

구축 작업비 기준 **1,000만원~3,000만원, 1~3개월** 입니다. 위 규모와 선택 항목에 따라 이 범위 안에서 정해집니다.

| 규모 | 대략 | 해당하는 경우 |
|---|---|---|
| 검증형 | 1,000~1,800만원 | 단일 모델과 제한된 사용자를 대상으로 추론 API와 운영 가능성을 검증 |
| 부서형 | 1,500~2,500만원 | 서비스 인증과 사용량 통제를 적용해 부서 단위로 사용 |
| 전사형 | 2,100~3,000만원 | 다중 노드와 장애 대응을 포함해 여러 부서가 사용 |

여기에 선택 항목이 더해집니다. 사내 문서·DB 추가 연동 +15%, 사용자 권한·SSO +12%, GPU 서버 최적화 +18%, 응답 품질 평가·모니터링 +15%.

**GPU 서버·스토리지·데이터센터 비용과 모델 라이선스는 이 범위와 별도이며, 상담 후 실비로 안내해 드립니다.**

오픈 후 유지보수는 월 20만원~100만원 사이에서 선택하실 수 있고, 가입하지 않으셔도 됩니다(서버·모델 상태 점검 → 검색·응답 품질 개선 → 우선 대응·지식 업데이트 순으로 범위가 커집니다).

> 위 금액은 구축 작업비의 범위 예시입니다. 요구사항이 확정되면 고정 견적을 드리고, **합의한 범위가 그대로라면** 저희 사정으로 금액이 올라가지 않습니다.

## 5. 다음 단계

1. **가이드 체크** (10분): ①~④에 표시만 해두시면 됩니다
2. **협의** (1시간): 표시하신 내용과 온프레미스가 필요한 이유를 함께 봅니다
3. **제안서와 견적** (3영업일): 구성 목록, 일정, 작업비와 장비 견적을 문서로 드립니다

## 저희가 지키는 것

- **2주 환불 보장**: 착수 후 2주 안에는 계약 조건에 따라 선금 전액 환불을 요청하실 수 있습니다
- **완전한 인수인계**: 설정·구성 문서, 접근 권한을 모두 넘겨드립니다
- **묶어두지 않습니다**: 다른 곳에 맡기시거나 직접 운영하셔도 그대로 동작해야 한다고 생각합니다

## 참고 및 문의

- 서비스와 데모: [duolabs.co.kr](https://duolabs.co.kr)
- 예상 범위는 홈페이지의 견적 도구에서도 바로 확인하실 수 있습니다
- 기술 구성은 "사내 LLM·AI 인프라 구축 기술 스택 안내", 실제 사례는 "온프레미스 LLM 서비스 구축 예시", 도입 검토는 "AI 자동화·사내 LLM 도입 제안서" 문서를 참고하세요
- 외부 API로 충분하시다면 "AI 챗봇·자동화 개발 범위 가이드"를 먼저 봐 주세요

- 데이터가 외부로 전송되는 방식과 원칙은 "보안 및 데이터 처리 원칙", "개인정보 포함 프로젝트 협의 안내"(클라우드·외부 API와 생성형 AI) 문서를 참고하세요