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재귀적 자기 개선을 향하여: GLM은 어떻게 자체 추론 인프라를 구축했는가
GLM-5.3 기반 에이전트를 활용하여 10만 개 이상의 중국산 AI 가속기 환경에서 GLM-5.3-Flash를 서비스할 수 있는 추론 인프라를 구축했습니다. 초기 모델 적응부터 실서비스 준비까지 2주 미만의 짧은 기간 내에 완료되었으며, 메모리 최적화와 추론 단계 분리 기술을 적용했습니다. 이러한 자동화된 인프라 구축 방식은 대규모 하드웨어 자원을 효율적으로 관리하고 서비스 가용성을 극대화하는 데 초점을 맞췄습니다.
주요 내용
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GLM-5.3 기반 에이전트를 통해 10만 개 이상의 AI 가속기 인프라를 구축했습니다.
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메모리 최적화와 추론 단계 분리 기술을 통해 서비스 준비 기간을 2주 미만으로 단축했습니다.
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에이전트 중심의 자동화된 인프라 구축이 대규모 모델 서비스의 핵심 경쟁력이 될 전망입니다.