내부 구축 AI 모델
오픈 웨이트 모델의 내부 배포, 내부 데이터 파인튜닝 모델, 자체 개발한 머신러닝·딥러닝 모델을 크기와 추론 옵션별로 비교합니다.
Consulting
Internal AI Model & Service
Performance Testing
조직 내부에 직접 구축·운영하는 LLM과 AI 모델의 성능을 확인하고, 내부 추론 서버부터 사내 API·게이트웨이·큐·인프라까지 병목을 분리합니다.외부 상용 LLM API는 대상에서 제외합니다.
Scope
내부 구축 모델과 사내 서비스 경로를 함께 측정합니다
오픈 웨이트 모델, 내부 데이터 파인튜닝 모델, 자체 학습 모델이 내부 추론 서버에서 응답을 만들고 사내 서비스로 전달되는 전 과정을 나눠 측정합니다.
내부 서비스 전체 경로
내부 추론 서버부터 사내 API 서버, inference gateway, serving layer, 프록시, 큐, 연결 풀과 사용자 화면까지 이어지는 지연을 분리합니다.
스트리밍 사용자 경험
첫 응답이 제때 시작되는지, 새 토큰 조각이 중간 끊김이나 불필요한 반복 없이 완료까지 전달되는지 검증합니다.
Metrics
사용자 체감과 시스템 한계를 설명하는 지표를 봅니다
단일 평균값보다 첫 응답, 완료, 생성 속도, 동시 사용자, 오류와 자원 사용의 관계를 함께 분석해야 느려지는 지점과 원인을 구분할 수 있습니다.
TTFT
첫 토큰 도착 시간
요청 후 사용자가 첫 응답 조각을 받기까지 걸린 시간을 측정합니다.
E2E
전체 지연과 완료 시간
요청 시작부터 최종 토큰이 도착하고 응답이 완료될 때까지의 시간을 봅니다.
Token/s
토큰 생성 속도
내부 모델과 serving layer가 응답 시작 후 토큰을 얼마나 안정적으로 생성하고 전달하는지 확인합니다.
I/O
입력 대비 출력 토큰
입력 조건과 출력 토큰 양이 지연, 비용, 처리량에 미치는 영향을 비교합니다.
Load
동시 사용자와 처리량
동시 사용자가 늘어날 때 처리량과 응답 시간이 어떻게 변하고 어디서 포화되는지 확인합니다.
Risk
오류와 자원 상관관계
오류율, 타임아웃, CPU, 메모리, 네트워크와 연결 사용 추세를 함께 분석합니다.
Streaming
새 토큰 조각이 제때, 한 번씩 전달되는지 확인합니다
정상적인 스트리밍은 새로 생성된 토큰 조각만 이어서 보냅니다.반대로 새 조각 대신 앞 문장 전체를 매번 반복해서 보내면 응답이 길어질수록 네트워크 전송량과 화면 처리 부담이 커질 수 있습니다.
Expected flow
새로 나온 조각만 이어서 전달
사용자는 빠르게 응답 시작을 보고, 서비스는 필요한 데이터만 전송해 완료까지 안정적으로 이어갑니다.
Risk pattern
앞 문장 전체를 반복해서 누적 재전송
같은 내용이 계속 겹쳐 전송되면 모델은 정상이어도 네트워크와 브라우저 처리에서 불필요한 지연이 생길 수 있습니다.
각 스트림 이벤트가 새로 생성된 토큰 조각만 전달하는지 확인
토큰 조각 사이의 긴 공백, 중단, 순서 오류와 중복 이벤트 확인
응답이 길어질수록 전송량과 화면 처리 시간이 비정상적으로 증가하는지 비교
서버 전송 방식과 브라우저 렌더링 부담을 분리해 병목 후보 정리
Scenarios
기준선부터 포화 지점과 개선 전후까지 단계적으로 검증합니다
동시 사용자를 단계적으로 늘리며 응답 시간과 처리량의 변화, 오류와 자원 사용 추세를 함께 보고 안정 구간과 포화 지점을 찾습니다.
모델·옵션 기준선 비교
내부 구축 모델의 크기, 추론·생성 옵션, 입력 길이와 출력 길이를 조합해 기준 성능과 변동 폭을 확인합니다.
단계별 동시 사용자 증가
부하를 단계적으로 높이며 응답 시간, 처리량, 오류율, 자원 사용 추세와 안정 구간을 함께 봅니다.
포화와 장시간 안정성
서비스가 안정적으로 감당할 수 있는 범위와 포화 지점을 찾고, 지속 부하에서 지연이나 오류가 누적되는지 확인합니다.
병목 분리와 재검증
내부 모델, 추론 서버, 사내 API 서버, serving layer, 큐, 게이트웨이, 프록시, 연결 풀, 직렬화와 타임아웃 후보를 분리하고 개선 전후를 같은 조건에서 다시 검증합니다.
Deliverables
측정 결과를 개선 실행과 운영 판단으로 연결합니다
특정 성능을 단정하거나 보장하지 않습니다.실제 진단 결과를 바탕으로 병목 후보, 영향도, 개선 우선순위와 재검증 방법을 제시합니다.
측정 설계와 시나리오
사용 흐름, 내부 모델과 추론 환경, 부하 단계, 관찰 지표와 판정 방법을 실행 가능한 테스트 계획으로 정리합니다.
성능 분석 보고서
응답 시간, 처리량, 오류율, 자원 사용 변화와 안정 구간·포화 지점을 서비스 구조와 연결해 설명합니다.
병목 후보와 개선 우선순위
관찰된 증거를 기준으로 모델과 서비스 계층의 병목 후보를 구분하고, 실제 진단 결과에 따라 개선 순서를 권고합니다.
개선 전후 재검증
변경 전후를 같은 조건으로 비교해 개선 효과와 남은 위험을 확인하고 운영 기준을 보완합니다.
Outcomes
느린 이유와 감당 가능한 범위를 의사결정 근거로 남깁니다
테스트 결과를 내부 모델과 추론 옵션 선택, serving 구조 개선, 용량 계획과 운영 모니터링 기준에 연결합니다.
체감 지연의 원인 구분
내부 모델 생성 시간과 내부 서비스 전달 시간을 분리해 어떤 계층을 먼저 개선해야 하는지 판단할 수 있습니다.
운영 용량 판단 근거
안정 구간과 포화 지점을 확인해 동시 사용자, 확장 정책과 모니터링 기준을 정하는 근거를 확보합니다.
재현 가능한 개선 확인
같은 조건의 개선 전후 비교로 변경 효과를 확인하고 다음 개선 우선순위를 이어갈 수 있습니다.
FAQ
내부 구축 AI 성능 테스트에서 자주 확인하는 질문
측정 범위와 지표는 실제 내부 모델, 추론·서비스 구조, 인프라와 운영 목표를 확인한 뒤 정합니다.
어떤 AI 모델이 성능 테스트 대상인가요?
조직 내부 인프라에 배포한 오픈 웨이트 LLM, 내부 데이터로 파인튜닝한 모델, 자체 머신러닝·딥러닝으로 개발한 모델과 내부 추론 서버가 대상입니다. 외부 호스팅 모델과 외부 상용 LLM API는 대상에서 제외합니다.
내부 모델이 정상이어도 AI 서비스가 느릴 수 있나요?
그럴 수 있습니다. 내부 추론 서버, 사내 API 서버, inference gateway, serving layer, 프록시, 큐, 연결 풀, 직렬화와 타임아웃 설정이 전체 지연을 만들 수 있어 모델 시간과 서비스 계층 시간을 분리해 측정합니다.
스트리밍 누적 재전송은 어떤 문제인가요?
새로 나온 토큰 조각만 보내야 하는데 매번 앞 문장 전체를 반복해서 보내는 현상입니다. 응답이 길어질수록 네트워크 전송량과 화면 처리 부담이 커질 수 있어 이벤트 내용과 전송량을 함께 확인합니다.
몇 명의 동시 사용자를 보장할 수 있나요?
사전에 고정된 수치를 보장하지 않습니다. 실제 모델, 서비스 구조, 인프라와 사용 시나리오를 기준으로 안정 구간과 포화 지점을 측정하고 진단 결과에 따라 운영 기준과 개선안을 권고합니다.
내부 구축 모델과 추론·서비스 계층을 나눠 측정하고, 실제 진단 결과를 기준으로 개선 우선순위와 재검증 계획을 정리합니다.