AI Agent 시대, MLOps/LLMOps 플랫폼 치타가 필요한 4가지 이유

AI Agent 시대에 MLOps/LLMOps 플랫폼 치타가 필요한 이유는 무엇인지 4가지 관점에서 살펴보았습니다.

Jun 12, 2026

Contents

AI Agent 시대, MLOps/LLMOps 플랫폼 치타가 필요한 4가지 이유 1. AI Agent 서비스가 참조할 데이터·지식 기반을 체계적으로 관리 2. LLM과 프롬프트 품질을 지속적으로 평가·개선 3. 모델 서빙과 추론 인프라를 안정적으로 운영 4. GPU 자원, 형상 관리, 운영 모니터링을 통합 지원 MLOps/LLMOps 플랫폼 ‘치타(CHEETAH)’ FAQ

AI Agent 도입 논의가 활발해지면서 많은 기업과 공공기관이 에이전트 생성, 업무 도구 연동, 지식 검색 기능에 주목하고 있습니다. 하지만 실제 운영 단계에서는 Agent가 어떤 모델을 호출하는지, 어떤 데이터와 Vector Store를 참조하는지, 프롬프트 변경 이력은 어떻게 관리되는지, 추론 요청 증가에 따라 GPU 자원과 서빙 인프라는 안정적으로 대응할 수 있는지까지 함께 검토해야 합니다.

즉, AI Agent를 업무에 적용하려면 에이전트 구성 환경뿐 아니라, 그 뒤에서 작동하는 MLOps/LLMOps 운영 기반이 필요합니다. 치타(CHEETAH)는 AI Agent 서비스가 활용하는 데이터, 모델, 프롬프트, 서빙, 모니터링, GPU 자원을 통합적으로 관리하는 MLOps/LLMOps 플랫폼입니다.

이를 통해 기업과 기관은 Agent 기반 AI 서비스를 단순한 PoC에 그치지 않고, 실제 업무 환경에서 안정적으로 운영·확장할 수 있습니다. 그렇다면 AI Agent 시대에 MLOps/LLMOps 플랫폼 치타가 필요한 이유는 무엇인지 4가지 관점에서 살펴보겠습니다.

AI Agent 시대, MLOps/LLMOps 플랫폼 치타가 필요한 4가지 이유

1. AI Agent 서비스가 참조할 데이터·지식 기반을 체계적으로 관리

AI Agent 서비스의 품질은 모델 성능뿐 아니라, 어떤 데이터를 참조하고 어떤 지식베이스를 활용하는지에 크게 좌우됩니다. 기업 내부의 정책 문서, 기술자료, 매뉴얼, 보고서, 운영 이력은 범용 LLM만으로는 반영하기 어렵기 때문에, 이를 검색 가능한 지식 자산으로 전환하고 지속적으로 관리하는 체계가 필요합니다.

대용량 데이터셋 관리: 치타는 Object Storage 기반의 데이터셋 관리 환경을 제공하여 학습·검증·추론에 필요한 데이터를 체계적으로 저장하고 활용할 수 있도록 지원합니다. 데이터셋은 사용자, 그룹, 프로젝트 단위로 공유할 수 있으며, 버전 관리를 통해 동일한 기준의 데이터를 재사용할 수 있습니다.
데이터 파이프라인 기반 연계: AI 서비스 운영에는 데이터 수집, 정제, 전처리, 라벨링, 학습, 추론까지 이어지는 파이프라인이 필요합니다. 치타는 데이터 파이프라인을 통해 외부 시스템 연결 정보, 변수, 처리 절차를 관리하고, 데이터가 모델 학습과 서비스 운영에 안정적으로 공급될 수 있도록 돕습니다.
Vector Store와 Embedding Model 관리: RAG 기반 AI 서비스에서는 문서를 청킹하고, 임베딩 모델을 통해 벡터화한 뒤, Vector Store에 저장하는 과정이 필요합니다. 치타는 벡터 스토어와 임베딩 모델 관리 기능을 제공하여 내부 문서와 데이터셋을 AI 서비스가 검색·활용할 수 있는 지식 기반으로 전환할 수 있도록 지원합니다.
RAG-Ops 운영 기반 지원: RAG 서비스는 구축 이후에도 문서 업데이트, 재색인, 출처 관리, 검색 품질 개선이 지속적으로 필요합니다. 치타는 데이터셋, 벡터스토어, 임베딩 모델, 문서 벡터라이징 기능을 통합적으로 제공하여 AI Agent 서비스가 최신 내부 지식을 기반으로 응답할 수 있는 운영 기반을 마련합니다.

이처럼 치타는 AI Agent 서비스가 참조할 데이터와 지식 기반을 체계적으로 관리할 수 있도록 지원합니다. 내부 문서와 데이터가 안정적으로 연결될 때, AI Agent는 단순한 질의응답 도구를 넘어 조직의 업무 맥락을 반영하는 서비스로 확장될 수 있습니다.

2. LLM과 프롬프트 품질을 지속적으로 평가·개선

AI Agent 서비스는 하나의 LLM을 연결한다고 완성되지 않습니다. 업무 목적에 따라 모델을 선택하고, 프롬프트를 조정하며, 평가 결과를 기반으로 품질을 지속적으로 개선해야 합니다. 특히 운영 환경에서는 모델, 프롬프트, 데이터셋, 평가 지표가 함께 관리되어야 서비스 품질을 안정적으로 유지할 수 있습니다.

모델 개발 및 파인튜닝 환경 제공: 치타는 개인별 가상환경, 워크스페이스, 파인튜닝 기능을 통해 목적에 맞는 모델 개발과 개선을 지원합니다. Full Fine-Tuning, LoRA, QLoRA 등 다양한 최적화 기법을 활용할 수 있어 업무 특성과 데이터 환경에 맞는 모델 성능 개선이 가능합니다.
Model Registry 기반 모델 관리: 운영 환경에서는 어떤 모델이 어떤 데이터와 설정으로 학습되었는지 추적할 수 있어야 합니다. 치타는 모델 관리 체계를 통해 학습된 모델, 임베딩 모델, 배포 대상 모델을 체계적으로 관리하고, AI 서비스에 활용되는 모델 자산의 운영 신뢰성을 높입니다.
Prompt Versioning 및 테스트: LLM 기반 서비스에서는 프롬프트 변경이 응답 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 치타는 프롬프트 저장, 버전 관리, 변경 이력 관리를 지원하여 서비스별 프롬프트를 체계적으로 운영할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 업무별 지시문, 출력 형식, 응답 기준을 일관되게 관리할 수 있습니다.
한국어 특화 모델 평가: AI Agent 서비스에 활용되는 모델은 실제 업무 언어와 도메인에 맞는 성능 검증이 필요합니다. 치타는 GUI 기반 모델 평가 환경과 함께 KMMLU, KoBEST 등 한국어 벤치마크 기반 평가를 지원합니다. 사용자 데이터셋 기반 커스텀 평가도 가능해 도메인별 응답 품질을 검증할 수 있습니다.

AI Agent 서비스가 업무 현장에서 신뢰받기 위해서는 모델과 프롬프트를 지속적으로 평가하고 개선하는 구조가 필요합니다. 치타는 모델 개발, 파인튜닝, 프롬프트 관리, 성능 평가를 하나의 LLMOps 흐름 안에서 지원하여 서비스 품질을 체계적으로 관리할 수 있도록 돕습니다.

3. 모델 서빙과 추론 인프라를 안정적으로 운영

AI Agent 서비스는 사용자 요청을 처리하는 과정에서 LLM 호출, 임베딩 검색, 문서 검색, 모델 추론이 반복적으로 발생할 수 있습니다. 따라서 실제 운영 환경에서는 모델을 안정적으로 배포하고, 요청량 변화에 따라 추론 인프라를 유연하게 조정할 수 있어야 합니다.

다양한 Serving Engine 지원: 치타는 Triton, vLLM, TensorRT-LLM 등 다양한 서빙 엔진을 지원하여 모델 유형과 서비스 요구사항에 맞는 배포 환경을 구성할 수 있도록 돕습니다. LLM, 임베딩 모델, 일반 ML 모델 등 서로 다른 모델을 함께 운영해야 하는 환경에서 유연한 서빙 엔진 선택은 중요한 장점입니다.
Inference Pipeline 자동화: 치타는 모델, 리소스, 서빙 엔진 등을 선택해 모델을 배포하고, 인퍼런스 파이프라인을 자동으로 구성할 수 있도록 지원합니다. REST API 형태의 Endpoint를 생성할 수 있어 개발된 모델을 AI 서비스나 외부 업무 시스템과 연계하는 과정을 줄일 수 있습니다.
추론 성능 모니터링: LLM 서비스 운영에서는 단순 응답 여부뿐 아니라 TTFT(Time To First Token), KV Cache, Token Throughput, 요청 처리량, 응답 지연 등을 함께 확인해야 합니다. 치타는 모델 성능과 시스템 자원 상태를 모니터링할 수 있는 환경을 제공하여 서비스 품질 저하를 조기에 파악할 수 있도록 돕습니다.
오토스케일링 기반 부하 대응: AI 서비스 사용량은 시간대, 업무 이벤트, 사용자 증가에 따라 변동될 수 있습니다. 치타는 서비스 부하 변화에 대응할 수 있는 오토스케일링 환경을 제공하여 요청량 증가 시 필요한 자원을 확장하고, 사용량 감소 시 자원을 효율적으로 조정할 수 있도록 지원합니다.

AI Agent 서비스의 사용성은 모델 성능뿐 아니라 응답 속도와 운영 안정성에 의해 좌우됩니다. 치타는 모델 배포, 인퍼런스 파이프라인, 서빙 엔진, 모니터링, 오토스케일링을 통합적으로 지원하여 AI 서비스가 실제 운영 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있는 기반을 제공합니다.

4. GPU 자원, 형상 관리, 운영 모니터링을 통합 지원

AI Agent 서비스가 확산될수록 운영 통제의 중요성은 더 커집니다. 어떤 데이터가 사용되었는지, 어떤 모델과 프롬프트가 적용되었는지, 어떤 버전의 모델이 배포되었는지, GPU 자원은 어떻게 사용되고 있는지 지속적으로 추적할 수 있어야 합니다.

Git/LFS 기반 형상 관리: 치타는 Git 및 LFS 기반의 형상 관리를 통해 데이터셋과 모델 파일의 변경 이력을 관리할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 어떤 데이터와 설정으로 모델이 만들어졌는지 추적할 수 있으며, 문제가 발생했을 때 변경 이력을 확인하거나 이전 버전으로 되돌릴 수 있는 기반을 제공합니다.
ML·LLM 파이프라인 자동화: 치타는 데이터 처리, 모델 학습, 평가, 배포까지 이어지는 반복 작업을 워크플로우로 구성할 수 있도록 지원합니다. Drag & Drop 방식의 파이프라인 구성과 스케줄링 기능을 통해 복잡한 AI 운영 절차를 자동화하고 운영 과정의 재현성을 높일 수 있습니다.
GPU Resource Management와 MIG 활용: AI 서비스가 확산될수록 GPU 자원과 추론 비용 관리가 중요해집니다. 치타는 사용자·그룹별 GPU 자원 할당과 회수, 자원 사용 현황 모니터링, NVIDIA MIG 기반 GPU 분할 기능을 지원하여 고가의 AI 인프라를 효율적으로 활용할 수 있도록 돕습니다.
Observability 기반 운영 관리: 치타는 모델 성능, 시스템 자원, 서비스 상태, 노드 상태를 확인할 수 있는 모니터링 환경을 제공합니다. 운영자는 역할 기반 관리자 대시보드와 그룹 기반 사용자 관리 기능을 통해 사용자별 자원 사용량, 서비스 상태, 인프라 운영 현황을 통합적으로 확인할 수 있습니다.
온프레미스 및 폐쇄망 운영 지원: 공공, 금융, 제조 등 보안 요구가 높은 조직에서는 외부 연결이 제한된 환경에서도 AI 서비스를 운영해야 합니다. 치타는 온프레미스와 폐쇄망 환경을 고려한 AI 개발·운영 기반을 제공하여 민감한 데이터와 모델을 내부 통제하에 운영할 수 있도록 지원합니다.

AI Agent 서비스는 데모를 넘어 실제 업무 시스템으로 확장될수록 운영 책임이 커집니다. 치타는 형상 관리, 파이프라인 자동화, GPU 자원 관리, 운영 모니터링, 폐쇄망 운영 기능을 통합적으로 제공하여 AI 서비스가 조직 내에서 안정적으로 운영될 수 있는 기반을 제공합니다.

AI Agent가 실제 업무에 활용되기 위해서는 에이전트 생성 환경뿐 아니라, 그 뒤에서 작동하는 모델·데이터·인프라 운영 체계가 필요합니다. 특히 서비스가 확산될수록 모델 품질, 프롬프트 변경 이력, 추론 성능, GPU 자원 사용량을 지속적으로 관리해야 합니다.

치타는 이러한 운영 과제를 지원하는 MLOps/LLMOps 플랫폼입니다. AI Agent 서비스가 안정적으로 작동할 수 있도록 데이터, 모델, 프롬프트, 서빙, 모니터링, 자원 관리 기반을 제공하며, 기업과 기관이 AI 서비스를 실제 업무 환경에 안정적으로 적용할 수 있도록 돕습니다. 치타를 통해 데이터, 모델, 프롬프트, 인프라 운영 체계를 통합적으로 관리하고, AI Agent 서비스를 안정적인 업무 서비스로 발전시켜 보시기 바랍니다.

MLOps/LLMOps 플랫폼 ‘치타(CHEETAH)’ FAQ

Q1. AI Agent 운영에 MLOps/LLMOps 플랫폼이 필요한 이유는 무엇인가요?
AI Agent 운영에는 모델, 데이터, 프롬프트, 벡터스토어, 추론 인프라를 지속적으로 관리하는 체계가 필요합니다. AI Agent는 단순히 LLM을 호출하는 구조가 아니라, 내부 지식 검색, 임베딩 모델 활용, 프롬프트 적용, 모델 서빙, GPU 자원 사용까지 여러 요소가 결합되어 동작합니다. 치타는 이러한 구성요소를 MLOps/LLMOps 관점에서 통합 관리하여 AI Agent 서비스가 실제 업무 환경에서 안정적으로 운영될 수 있도록 지원합니다.

Q2. 치타는 AI Agent 서비스에서 어떤 역할을 하나요?
치타는 AI Agent 서비스가 활용하는 데이터, 모델, 프롬프트, 서빙 인프라, GPU 자원을 관리하는 MLOps/LLMOps 플랫폼입니다. 에이전트 구성 자체보다, Agent가 안정적으로 동작하기 위해 필요한 AI 운영 기반을 제공하는 역할에 가깝습니다. 이를 통해 기업과 기관은 Agent 기반 AI 서비스를 PoC 단계에 그치지 않고 실제 업무 서비스로 확장할 수 있습니다.

Q3. AI Agent 서비스에서 Vector Store와 Embedding Model 관리가 중요한 이유는 무엇인가요?
Vector Store와 Embedding Model은 AI Agent가 내부 문서와 업무 지식을 검색하고 활용하기 위한 핵심 요소입니다. 사내 문서, 매뉴얼, 보고서, 기술자료 등을 AI가 참조하려면 문서를 청킹하고 임베딩 모델로 벡터화한 뒤, Vector Store에 저장해야 합니다. 치타는 벡터스토어와 임베딩 모델 관리 기능을 제공하여 RAG 기반 AI Agent 서비스가 내부 지식을 안정적으로 활용할 수 있도록 돕습니다.

Q4. RAG-Ops란 무엇이며, AI Agent 운영에 왜 필요한가요?
RAG-Ops는 RAG 기반 AI 서비스의 문서 수집, 벡터화, 검색 품질, 재색인, 출처 관리 등을 지속적으로 운영하는 체계입니다. RAG는 구축 이후에도 문서가 변경되고, 업무 기준이 바뀌며, 검색 품질 개선이 필요하기 때문에 운영 관리가 중요합니다. 치타는 데이터셋, 벡터스토어, 임베딩 모델, 문서 벡터라이징 기능을 통해 AI Agent 서비스의 RAG 운영 기반을 지원합니다.

Q5. AI Agent 서비스에서 프롬프트 버전 관리가 중요한 이유는 무엇인가요?
프롬프트는 AI Agent 서비스의 응답 품질과 업무 적합성에 직접적인 영향을 미칩니다. 동일한 LLM을 사용하더라도 프롬프트의 지시문, 출력 형식, 예외 처리 방식에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. 치타는 Prompt Versioning과 변경 이력 관리를 지원하여 서비스별 프롬프트를 체계적으로 관리하고, 품질 변화의 원인을 추적할 수 있도록 돕습니다.

Q6. AI Agent 서비스를 PoC에서 실제 운영 환경으로 확장하려면 무엇이 필요한가요?
AI Agent 서비스를 실제 운영 환경으로 확장하려면 데이터 관리, 모델 평가, 프롬프트 버전 관리, 모델 서빙, 모니터링, GPU 자원 관리가 함께 필요합니다. PoC 단계에서는 기능 구현이 중요하지만, 운영 단계에서는 품질 유지, 성능 추적, 자원 최적화, 장애 대응, 변경 이력 관리가 중요해집니다. 치타는 이러한 운영 요소를 통합적으로 제공하여 AI Agent 서비스를 안정적인 업무 서비스로 발전시킬 수 있도록 지원합니다.

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AI Agent 시대, MLOps/LLMOps 플랫폼 치타가 필요한 4가지 이유

AI Agent 시대에 MLOps/LLMOps 플랫폼 치타가 필요한 이유는 무엇인지 4가지 관점에서 살펴보았습니다.

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Jun 12, 2026

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AI Agent 시대, MLOps/LLMOps 플랫폼 치타가 필요한 4가지 이유

1. AI Agent 서비스가 참조할 데이터·지식 기반을 체계적으로 관리

대용량 데이터셋 관리: 치타는 Object Storage 기반의 데이터셋 관리 환경을 제공하여 학습·검증·추론에 필요한 데이터를 체계적으로 저장하고 활용할 수 있도록 지원합니다. 데이터셋은 사용자, 그룹, 프로젝트 단위로 공유할 수 있으며, 버전 관리를 통해 동일한 기준의 데이터를 재사용할 수 있습니다.
데이터 파이프라인 기반 연계: AI 서비스 운영에는 데이터 수집, 정제, 전처리, 라벨링, 학습, 추론까지 이어지는 파이프라인이 필요합니다. 치타는 데이터 파이프라인을 통해 외부 시스템 연결 정보, 변수, 처리 절차를 관리하고, 데이터가 모델 학습과 서비스 운영에 안정적으로 공급될 수 있도록 돕습니다.
Vector Store와 Embedding Model 관리: RAG 기반 AI 서비스에서는 문서를 청킹하고, 임베딩 모델을 통해 벡터화한 뒤, Vector Store에 저장하는 과정이 필요합니다. 치타는 벡터 스토어와 임베딩 모델 관리 기능을 제공하여 내부 문서와 데이터셋을 AI 서비스가 검색·활용할 수 있는 지식 기반으로 전환할 수 있도록 지원합니다.
RAG-Ops 운영 기반 지원: RAG 서비스는 구축 이후에도 문서 업데이트, 재색인, 출처 관리, 검색 품질 개선이 지속적으로 필요합니다. 치타는 데이터셋, 벡터스토어, 임베딩 모델, 문서 벡터라이징 기능을 통합적으로 제공하여 AI Agent 서비스가 최신 내부 지식을 기반으로 응답할 수 있는 운영 기반을 마련합니다.

2. LLM과 프롬프트 품질을 지속적으로 평가·개선

모델 개발 및 파인튜닝 환경 제공: 치타는 개인별 가상환경, 워크스페이스, 파인튜닝 기능을 통해 목적에 맞는 모델 개발과 개선을 지원합니다. Full Fine-Tuning, LoRA, QLoRA 등 다양한 최적화 기법을 활용할 수 있어 업무 특성과 데이터 환경에 맞는 모델 성능 개선이 가능합니다.
Model Registry 기반 모델 관리: 운영 환경에서는 어떤 모델이 어떤 데이터와 설정으로 학습되었는지 추적할 수 있어야 합니다. 치타는 모델 관리 체계를 통해 학습된 모델, 임베딩 모델, 배포 대상 모델을 체계적으로 관리하고, AI 서비스에 활용되는 모델 자산의 운영 신뢰성을 높입니다.
Prompt Versioning 및 테스트: LLM 기반 서비스에서는 프롬프트 변경이 응답 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 치타는 프롬프트 저장, 버전 관리, 변경 이력 관리를 지원하여 서비스별 프롬프트를 체계적으로 운영할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 업무별 지시문, 출력 형식, 응답 기준을 일관되게 관리할 수 있습니다.
한국어 특화 모델 평가: AI Agent 서비스에 활용되는 모델은 실제 업무 언어와 도메인에 맞는 성능 검증이 필요합니다. 치타는 GUI 기반 모델 평가 환경과 함께 KMMLU, KoBEST 등 한국어 벤치마크 기반 평가를 지원합니다. 사용자 데이터셋 기반 커스텀 평가도 가능해 도메인별 응답 품질을 검증할 수 있습니다.

3. 모델 서빙과 추론 인프라를 안정적으로 운영

다양한 Serving Engine 지원: 치타는 Triton, vLLM, TensorRT-LLM 등 다양한 서빙 엔진을 지원하여 모델 유형과 서비스 요구사항에 맞는 배포 환경을 구성할 수 있도록 돕습니다. LLM, 임베딩 모델, 일반 ML 모델 등 서로 다른 모델을 함께 운영해야 하는 환경에서 유연한 서빙 엔진 선택은 중요한 장점입니다.
Inference Pipeline 자동화: 치타는 모델, 리소스, 서빙 엔진 등을 선택해 모델을 배포하고, 인퍼런스 파이프라인을 자동으로 구성할 수 있도록 지원합니다. REST API 형태의 Endpoint를 생성할 수 있어 개발된 모델을 AI 서비스나 외부 업무 시스템과 연계하는 과정을 줄일 수 있습니다.
추론 성능 모니터링: LLM 서비스 운영에서는 단순 응답 여부뿐 아니라 TTFT(Time To First Token), KV Cache, Token Throughput, 요청 처리량, 응답 지연 등을 함께 확인해야 합니다. 치타는 모델 성능과 시스템 자원 상태를 모니터링할 수 있는 환경을 제공하여 서비스 품질 저하를 조기에 파악할 수 있도록 돕습니다.
오토스케일링 기반 부하 대응: AI 서비스 사용량은 시간대, 업무 이벤트, 사용자 증가에 따라 변동될 수 있습니다. 치타는 서비스 부하 변화에 대응할 수 있는 오토스케일링 환경을 제공하여 요청량 증가 시 필요한 자원을 확장하고, 사용량 감소 시 자원을 효율적으로 조정할 수 있도록 지원합니다.

4. GPU 자원, 형상 관리, 운영 모니터링을 통합 지원

Git/LFS 기반 형상 관리: 치타는 Git 및 LFS 기반의 형상 관리를 통해 데이터셋과 모델 파일의 변경 이력을 관리할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 어떤 데이터와 설정으로 모델이 만들어졌는지 추적할 수 있으며, 문제가 발생했을 때 변경 이력을 확인하거나 이전 버전으로 되돌릴 수 있는 기반을 제공합니다.
ML·LLM 파이프라인 자동화: 치타는 데이터 처리, 모델 학습, 평가, 배포까지 이어지는 반복 작업을 워크플로우로 구성할 수 있도록 지원합니다. Drag & Drop 방식의 파이프라인 구성과 스케줄링 기능을 통해 복잡한 AI 운영 절차를 자동화하고 운영 과정의 재현성을 높일 수 있습니다.
GPU Resource Management와 MIG 활용: AI 서비스가 확산될수록 GPU 자원과 추론 비용 관리가 중요해집니다. 치타는 사용자·그룹별 GPU 자원 할당과 회수, 자원 사용 현황 모니터링, NVIDIA MIG 기반 GPU 분할 기능을 지원하여 고가의 AI 인프라를 효율적으로 활용할 수 있도록 돕습니다.
Observability 기반 운영 관리: 치타는 모델 성능, 시스템 자원, 서비스 상태, 노드 상태를 확인할 수 있는 모니터링 환경을 제공합니다. 운영자는 역할 기반 관리자 대시보드와 그룹 기반 사용자 관리 기능을 통해 사용자별 자원 사용량, 서비스 상태, 인프라 운영 현황을 통합적으로 확인할 수 있습니다.
온프레미스 및 폐쇄망 운영 지원: 공공, 금융, 제조 등 보안 요구가 높은 조직에서는 외부 연결이 제한된 환경에서도 AI 서비스를 운영해야 합니다. 치타는 온프레미스와 폐쇄망 환경을 고려한 AI 개발·운영 기반을 제공하여 민감한 데이터와 모델을 내부 통제하에 운영할 수 있도록 지원합니다.

MLOps/LLMOps 플랫폼 ‘치타(CHEETAH)’ FAQ

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