로컬 AI 인프라

제어가 필요한 팀을 위한 프라이빗 AI 시스템.

Random Walk는 소규모 팀, 전문 스튜디오, 데이터 경계를 통제해야 하는 회사를 위해 자체 환경에서 작동하는 프라이빗 AI 시스템, 데이터 워크플로, 고객 제어 배포를 설계하고 구현합니다.

Apple Silicon · 온프레미스 GPU · 프라이빗 클라우드 · 고객 VPC · Air-gapped · 엣지 디바이스

ChatGPT generated Titan-inspired heavy neo-engraved classical half-figure holding a sphere image about research judgement and method
ChatGPT generated placeholder Titan-inspired heavy neo-engraved fire wax seal image for reviewable evidence
ChatGPT generated placeholder Titan-inspired heavy neo-engraved deployment topology courtyard model image
External neo-engraved asset for first review and project intake

기술 초점

로컬 AI, 프라이빗 데이터, 구현 지원.

우리는 구현 표면 가까이에서 일합니다. 아키텍처, 프로토타입, 배포, 리뷰, 인수인계입니다.

ChatGPT generated placeholder Titan-inspired heavy neo-engraved interlocking constraint matrix relief image

고객 프라이버시

모델 작업이 시작되기 전에 경계, 보존, 접근, 평가 요건은 명확히 규정되어야 합니다.

상업 기밀

모델 작업이 시작되기 전에 경계, 보존, 접근, 평가 요건은 명확히 규정되어야 합니다.

특허 민감 R&D

모델 작업이 시작되기 전에 경계, 보존, 접근, 평가 요건은 명확히 규정되어야 합니다.

규제 대상 워크플로

모델 작업이 시작되기 전에 경계, 보존, 접근, 평가 요건은 명확히 규정되어야 합니다.

엣지 지연 시간

모델 작업이 시작되기 전에 경계, 보존, 접근, 평가 요건은 명확히 규정되어야 합니다.

에어갭 시스템

모델 작업이 시작되기 전에 경계, 보존, 접근, 평가 요건은 명확히 규정되어야 합니다.

FDE 방식

실제 환경에 가까이 머물며 작업합니다.

FDE는 엔지니어링이 실제 데이터 제약, runtime 경로, 사용자 피드백에 가깝게 머물도록 합니다. 필요할 때는 현장에서 협업하고, 더 빠른 진행에 적합할 때는 원격으로 협업합니다.

단계 01

프라이빗 데이터 경계

학습이 시작되기 전에 소스 카테고리, 이동 제약, 보존 규칙, 검토 기대치를 먼저 매핑합니다.

ChatGPT generated placeholder Titan-inspired heavy neo-engraved faceted private data core on a stone plinth

창작물

로컬·프라이빗 인프라를 위한 제품.

Random Walk는 고객이 제어하는 워크플로, 로컬 데이터 인프라, 프라이버시 보존 실행, 정산을 고려한 조율을 위한 제품을 만듭니다.

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[PRODUCTION-TOOL]

Apple Silicon을 위한 로컬 AI.

로컬 워크플로에서 모델을 실행, 적응, 벤치마크, 서빙하며 추론과 평가를 기기 가까이에 둡니다.

로컬 AI 런타임 / 온디바이스 추론 / 프라이버시 인프라

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[PRODUCT-EXPERIMENT]

Token으로 계량되는 Agent 작업.

Agent 런타임 작업을 위한 마켓플레이스입니다. 사용량은 token 출력으로 계량되고, 정산은 스트리밍 실행에 맞춰 진행될 수 있습니다.

Agent 런타임 작업 / 사용량 기반 정산 / 스트리밍 실행

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[REFERENCE]

Fiber 기반 커뮤니티 정산.

CKB Fiber 기반 팁, 크리에이터 리워드, 잔액, 출금을 커뮤니티 플랫폼에 통합하되, 사용자가 복잡한 온체인 절차를 이해하도록 요구하지 않습니다.

커뮤니티 리워드 / Fiber Network / 정산 인프라

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작업

현실의 제약 아래 적용되는 시스템.

Random Walk의 작업은 프라이빗 AI, 로컬 데이터 인프라, 고객 제어 배포 패턴이 구체적인 팀과 운영 환경에 맞게 어떻게 구성되는지 보여줍니다.

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운영 / 내부 도구

운영 및 내부 도구를 위한 프라이빗 모델 워크플로

내부 절차, 고객 민감 기록, 자동화, 통제된 배포를 중심으로 프라이빗 모델 워크플로를 구축하는 팀을 위한 협업 패턴입니다.

증거 패키지
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연구 / IP

연구 및 IP 중심 스튜디오를 위한 프라이빗 모델 워크플로

전유 지식 위에서 프라이빗 모델 워크플로가 필요한 연구 및 IP 중심 스튜디오를 위한 예시 협업 패턴.

데이터셋 패키지
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콘텐츠 / 디자인 / 프로덕션

콘텐츠 및 프로덕션 팀을 위한 로컬 모델 워크플로

스타일, 프로덕션 자산, 재사용 가능한 지식, 리뷰 세트를 중심으로 로컬 모델 워크플로를 원하는 스튜디오를 위한 예시 협업 패턴.

배포 운영 런북
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Melix

Apple Silicon을 위한 로컬 AI runtime 및 모델 워크벤치.

Melix는 로컬 모델 실험과 운영을 지원합니다: 모델 로딩, LoRA, 평가, CLI 워크플로, 로컬 서버 실행, 증거 기록.

Melix product cover showing a LoRA training workflow optimized for Apple Silicon

서비스

제약이 있는 시스템을 위한 역량 영역.

프라이빗 AI 시스템, 로컬 데이터 인프라, 배포 아키텍처, 프라이버시 경계, 고객 제어 인프라.

ChatGPT generated placeholder Titan-inspired heavy neo-engraved modular dataset package block image

모델 학습을 위한 데이터셋 준비

도메인 자료를 검토, 버전 관리, 로컬 모델 적응에 사용할 수 있는 구조화된 Train / Validation / Test 데이터셋으로 변환합니다.

결과물: 데이터셋 패키지 · 데이터셋 매니페스트 · 분할 근거

ChatGPT generated placeholder Titan-inspired heavy neo-engraved LoRA adapter bridge image

LoRA 어댑터 개발

고객별 작업을 위한 어댑터를 학습하고, 학습 기록, 모델 참조, 평가 요약, 활성화 노트와 함께 제공합니다.

결과물: LoRA 어댑터 · 학습 구성 · 학습 실행 기록

ChatGPT generated placeholder Titan-inspired heavy neo-engraved fused model core in a marble cradle image

융합 모델 제공

계약에 따라, 튜닝된 동작을 고객이 통제하는 환경을 위한 프라이빗 라이선스 융합 모델로 패키징합니다.

결과물: 융합 모델 artifact · 프라이빗 라이선스 조건 · 배포 노트

ChatGPT generated placeholder Titan-inspired heavy neo-engraved balance scale image for evaluation evidence

평가 및 증거

보안, 컴플라이언스, 엔지니어링 팀이 배포 전에 모델 동작을 판단할 수 있도록 검토 가능한 평가 artifact를 생성합니다.

결과물: 작업 평가 · 회귀 검사 · 테스트 세트 요약

ChatGPT generated placeholder Titan-inspired heavy neo-engraved deployment runbook passage image

프라이빗 배포

Apple Silicon, 온프레미스 GPU 서버, 프라이빗 클라우드, 고객 VPC, 에어갭 시스템, 엣지 디바이스 전반에 모델 시스템을 배포합니다.

결과물: 배포 runbook · Runtime 구성 · 접근 경로

Generated Titan-inspired heavy neo-engraved classical bank facade image about institutional enterprise support

FDE 지원

프라이빗 모델 워크플로가 실제 사용 환경에 도입되는 단계에서 특히, 원격 및 현장 구현을 지원합니다.

결과물: FDE 도입 지원 · 원격 엔지니어링 지원 · 지원 인계

보안

경계, 증거, 책임.

프라이빗 배포, 최소 권한, 감사 로그, 평가 증거, 소유권은 나중에 덧붙이는 것이 아니라 제공 범위의 일부입니다.

ChatGPT generated placeholder Titan-inspired heavy neo-engraved monumental access key image for private AI access control
제약 등록부프라이버시, 컴플라이언스, 배포 제약을 기록합니다.
데이터셋 매니페스트소스, 변환, 제외 항목, 보존 정책을 문서화합니다.
학습 실행 기록모델, 데이터셋, 어댑터, runtime, 파라미터를 기록합니다.
평가 리포트동작 테스트, 벤치마크 결과, 실패 사례, 제한사항을 보존합니다.
배포 runbook설치, 접근, 모니터링, 롤백, 소유권을 설명합니다.
변경 로그시간에 따른 모델, 데이터, 어댑터, runtime 변경을 추적합니다.

헤리티지

소프트웨어 진열대가 아니라 기술 스튜디오.

Random Walk는 엔지니어링 스튜디오처럼 일합니다. 제약을 이해하고, 구조를 설계하며, 결과를 검증한 뒤 시스템을 실제 운영으로 인계합니다.

ChatGPT generated placeholder Titan-inspired heavy neo-engraved classical half-figure holding a sphere image for technical heritage

프라이버시 엔지니어링 / 데이터 플랫폼 / 분산 인프라스트럭처 / 암호 시스템 / 로컬 우선 제품 설계 / AI/ML 시스템

노트

프라이빗 AI 시스템 작업에서 나온 기술 노트.

배포 경계, 로컬 모델 워크플로, LoRA 리뷰, 평가 증거, 그리고 운영·검토·유지보수가 가능한 시스템에 관한 승인된 짧은 노트입니다.

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배포 전에 로컬 LoRA 어댑터를 평가하는 방법

fine-tuned 어댑터가 고객이 제어하는 environment 안에서 사용되기 전에 검토해야 할 것.

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model을 선택하기 전에 배포 경계를 정의하세요

private 모델 작업가 data movement, 런타임 location, 접근 경로에서 시작되는 이유.

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다음 단계

제약이 있는 시스템을 가져오세요.

프라이빗 데이터, 로컬 인프라, 모델 워크플로, 배포 경계를 다루고 있다면 맥락을 보내 주세요. Random Walk가 해당 작업에 적합한지 검토합니다.

프로젝트 논의