AI가 돌아가지 않는 나머지 절반, 저희가 직접 합니다
연산 조립 · 그래픽카드 업그레이드 · 장비 연동 · 설치 후 지속 조정
오히려 "돌아가지 않는 것"에 있습니다 — 아래 다섯 가지는 각각이 잘 만든 방안을 시연 단계에 멈춰 세웁니다
장비가 못 버팀 — 로컬 모델을 돌리면 컴퓨터가 멈춥니다
그래픽카드 부족 — VRAM이 조금 모자라 이미지 생성·추론에서 오류가 납니다
장비 연결 불가 — 카메라, 산업용 PC, 프린터, 바코드 스캐너가 맞지 않습니다
내부망 연결 불가 — 국산 IT 환경, 외부망 없음, 구형 시스템 공존
설치 후 관리 부재 — 오픈 당일에는 잘 돌아가지만 석 달 뒤에는 아무도 조정하지 못하고 고치지 못해 서서히 방치됩니다
순수 소프트웨어 업체는 원격으로 파라미터만 조정하고, 하드웨어가 안 되면 직접 다른 곳을 찾으라고 합니다.
저희는 코드를 쓰는 사람이 동시에 조립도 하고, 장비도 세팅하고, 현장에도 갑니다.
사양 선정부터 장비 연결, 내부망 적응까지 원스톱
어떤 모델에 어떤 그래픽카드가 필요한지 알고 있습니다.실제로 돌릴 것에 맞춰 딱 맞게 구성합니다 돌아가지 않는 사양에 돈을 더 쓰지 않고, 몇천 위안을 아끼려다 돌아가지 않게 만들지도 않습니다.
기존 컴퓨터가 못 버티면,바로 업그레이드합니다 그래픽카드, 메모리, 전원, 냉각을 함께 살피고 케이스 공기 흐름과 안정성 문제까지 같이 해결합니다.사양표를 직접 연구하실 필요가 없습니다.
카메라, 산업용 PC, 프린터, 웹캠, 바코드 스캐너, 출입 통제 게이트 — 이런 것들이 연결되지 않는 곳은 저희가 현장에 가서 연결합니다. 드라이버와 매뉴얼을 직접 찾아보게 하지 않습니다.
국산 운영체제, 외부망 없음, 구형 시스템 공존, 다중 망 분리 — 이런 가장 흔한 "막히는" 상황 상황을 저희는 운영 업무에서 매일 처리하고 있습니다.
업계에서 가장 흔한 낭비는 "설치 실패"가 아니라 "설치 후 아무도 관리하지 않는 것"입니다
왜 사후 관리를 따로 강조하나요? 대다수 AI 프로젝트는 기술에서 실패하는 것이 아니라 오픈 이후 아무도 감당하지 못하는 데서 실패하기 때문입니다 . 장비는 노후화되고, 시스템은 업데이트되고, 모델은 세대가 바뀌고, 사람은 퇴사합니다 — 이 모든 것을 누군가는 관리해야 합니다.
연산 사양, 장비 연동, 사후 디버깅에 대해 여기에 답이 있을 수 있습니다
