✦ Intelligent AI & Cloud Native Systems Lab

지능형 AI 모델과
차세대 클라우드 엔지니어링의 융합

MINY LAB은 최신 대규모 언어모델(LLM) 파인튜닝, 멀티 에이전트 인텔리전스, 그리고 이를 안정적으로 뒷받침하는 고성능 클라우드 네이티브 인프라를 연구·구축합니다.

AI & 기술 협업 문의 연구 분야 보기

핵심 연구 및 엔지니어링 역량

실제 프로덕션 환경에서 검증된 AI 엔진과 탄력적인 인프라 아키텍처를 결합합니다.

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Applied AI & Agentic Systems

도메인 특화 LLM 파인튜닝, 고성능 RAG(검색 증강 생성) 파이프라인, 그리고 복잡한 문제를 스스로 분해하고 해결하는 자율 에이전트(Agentic Workflow)를 연구합니다.

MLOps & Distributed Serving

vLLM, Triton 기반의 초저지연 AI 추론 서빙 인프라와 쿠버네티스 오케스트레이션을 결합하여 대규모 동시 추론 요청을 효율적으로 분산 처리합니다.

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Resilient Cloud Native Core

무중단 롤링 배포, 엔드투엔드 자동화 TLS 암호화, 엄격한 제로 트러스트 보안 정책을 통해 24/7 다운타임 없는 안전한 클라우드 환경을 보장합니다.

AI Research Focus

실전 중심의 생성형 AI 및
인텔리전트 파이프라인 연구

단순한 모델 호출을 넘어, 엔터프라이즈 레벨의 신뢰성과 정확도를 보장하는 인공지능 엔지니어링 기술을 선도합니다.

  • Advanced RAG: 하이브리드 검색 및 의미론적 리랭킹 파이프라인
  • Autonomous Agents: 도구 호출(Tool Calling) 기반 자율 추론 시스템
  • Efficient Fine-Tuning: LoRA/QLoRA 기반 경량 맞춤형 모델 최적화
  • Inference Optimization: KV 캐시 최적화 및 PagedAttention 가속

# MINY LAB Intelligent Agent Pipeline

async def execute_intelligent_pipeline(query):

    context = await vector_retriever.search(query)

    reasoning = await agent.multi_step_reason(query, context)

    return synthesize_verified_output(reasoning)


# Cluster Status: 100% Operational

✔ Model Runtime: vLLM Distributed

✔ Orchestration: K8s Native MLOps

TECHNOLOGY ECOSYSTEM

PyTorch vLLM Hugging Face LangChain / LlamaIndex Vector DB (Qdrant/Milvus) Kubernetes (k3s) Docker / OCI NGINX Ingress Cert-Manager FastAPI / Python Spring Boot PostgreSQL Redis