AI 모델 실험, 협업도 동시에? 엘리스클라우드로 개발 속도 2.5배 올린 비법

“팀원들이 동시에 여러 모델을 테스트 할 수 있어 개발 속도가 2.5배 빨라졌습니다.”

강현승 님은 가천대하교 컴퓨터공학과 4학년에 재학 중인 학부생입니다.
카카오엔터프라이즈와 가천대학교가 공동 운영한 아카데미 프로그램에서 웹 서비스에 AI를 효과적으로 적용하는 방안을 실험했고, 이번 프로젝트에서는 LLM을 기반으로 한 웹 서비스 개발을 진행했습니다.

해당 프로젝트는 GPU 학습보다는 다양한 모델을 테스트하고 서빙하는 작업이 중심이었습니다. 모델 선택부터 테스트, 서빙까지 전 과정을 직접 설계하면서 팀원들과 동시에 협업해야 했죠.

“특정 LLM API로는 내가 원하는 모델을 고를 수 없었고, 다른 GPU 플랫폼은 세션이 끊기거나 협업이 어려워 비효율적이었습니다.”

협업과 실험이 동시에 가능한 환경이 필요했어요

프로젝트는 총 8명으로 구성되어 있었고 이 중 3명이 AI 관련 실험을 맡았습니다.
세 명이 동시에 접속해 각자 다른 모델을 실험하고 결과를 서로 공유하며 개선해 나가는 방식이었기에, 단일 사용자 중심의 플랫폼으로는 한계가 있었습니다.
또한 다양한 오픈소스 모델을 비교하고 직접 서빙해봐야 했기 때문에 API 호출 횟수나 토근 수 제한이 있는 플랫폼은 처음부터 배제해야 했습니다.

엘리스클라우드를 선택한 이유

GPU를 구매하기에는 현실적으로 비용 부담이 컸기 때문에 강현승 님은 자연스럽게 클라우드 GPU 서비스를 찾아보게 되었습니다.
여러 클라우드 서비스를 비교한 끝에 SSH 기반 다중 접속과 안정적인 세션 유지가 가능한 엘리스클라우드를 선택하게 되었죠. 무엇보다도 저렴한 가격과 직관적인 UI로 ‘초보자도 금방 적응할 수 있다’는 점이 가장 결정적인 선택 이유였습니다.

“엘리스클라우드를 처음 접한 팀원들도 있었지만, 어려움 없이 바로 실험을 시작할 수 있었습니다.”

엘리스클라우드로 2.5배 빨라진 AI 실험 속도

엘리스클라우드 도입 이후, 3명의 팀원이 동시에 LLM을 병렬로 테스트할 수 있는 환경이 마련되었습니다.
기존에는 5~6개의 모델만 테스트할 수 있었던 반면, 최대 12개 모델을 병렬로 실험하고 최적의 모델을 빠르게 선정할 수 있게 된 것이죠.

실험 속도: 기존 대비 약 2.5배 향상
모델 테스트 수: 5~6개 → 12개
협업 구조: SSH 기반 다중 접속으로 실시간 협업 가능

또한 엘리스클라우드는 일정 시간 사용하지 않으면 GPU 인스턴스를 자동 종료해, 팀 전체의 실험 비용도 효과적으로 관리할 수 있었습니다.

“세 명이 각자 모델을 테스트하고, 가장 잘 맞는 걸 고를 수 있으니까 개발 속도도 빨라지고 결과물 퀄리티도 올라갔어요.”

AI 연구에서 실무 서비스 개발까지: 연구자의 성장 곡선을 지원하는 엘리스클라우드

엘리스클라우드는 단순한 GPU 임대가 아니라, AIOps 환경 구성과 오픈소스 모델 서빙 등 유연한 커스터마이징을 제공합니다.

“우리가 원하는 모델을 직접 서빙하고, 실험 환경도 직접 구성할 수 있었어요. AIOps 환경 구성을 우리가 직접 해본 건 처음이었죠.”

자유도 높은 실험 환경으로 개발 경험을 쌓은 강현승 님은 이제 ‘디케이테크인’과 협력하여 RAG 기반 블로그 및 사내 AI 서비스 개발에 나설 예정입니다.

“학부생 개발자 입장에서 저렴한 비용으로 폭넓은 경험을 쌓을 수 있다는 점이 가장 매력적이었습니다.
GPU 개수가 한정적인 연구실에서 기다림 없이 빠르게 연구하고 결과를 낼 수 있기 때문에 학부생이나 연구자분들께 꼭 추천하고 싶습니다.”

🔎 기존 클라우드 서비스vs엘리스클라우드 : 직접 비교해보세요

항목	기존 플랫폼 (API 기반)	엘리스클라우드 (SSH + 오픈소스)
모델 선택	API 호출 기반, 제한적	원하는 모델 직접 서빙 가능
협업 기능	동시 접속 어려움	3인 동시 접속, 실시간 협업
실험 속도	모델 실험 한계	실험 속도 약 2.5배 향상
비용 제어	자동 종료 미지원	자동 종료 설정 가능
커스터마이징	불가	AIOps 기반 환경 구성 가능