로컬 LLM 구축, 어디서부터 시작할까? Ollama와 vLLM 비교
💡 3초 핵심 요약
로컬 LLM은 외부 AI API에 의존하지 않고 개인 PC나 자체 서버에서 직접 실행하는 거대 언어 모델입니다.
구축에는 모델 파일, 추론 엔진, 필요에 따라 채팅 화면이 사용되며, 실제 서비스에서는 보안과 운영 환경도 고려해야 합니다.
Ollama는 로컬 LLM을 빠르게 체험하는 데 적합하고, vLLM은 여러 사용자의 요청을 효율적으로 처리하는 추론 서버 구축에 강점이 있습니다.
ChatGPT 같은 AI 서비스를 업무에 활용하는 기업이 늘면서 새로운 고민도 생겼습니다. 고객 정보나 사내 기밀 문서를 AI에 활용하고 싶지만, 데이터를 외부 서버로 보내기 어려운 경우가 있기 때문입니다.
이때 검토할 수 있는 방법이 바로 '로컬 LLM 구축'입니다.
개인 노트북에서 오픈 모델을 실행하는 것부터 사내 GPU 서버에 여러 직원이 사용하는 AI 서비스를 구축하는 것까지, 로컬 LLM의 활용 범위는 생각보다 넓습니다.
그렇다면 로컬 LLM은 어떻게 구축하고, 어떤 기술이 필요할까요? 이 글에서는 Ollama와 vLLM의 차이부터 하드웨어 요구사항, 국내 기업의 활용 사례, LLM 엔지니어에게 필요한 실무 역량까지 살펴보겠습니다.
1. 로컬 LLM이란 무엇인가
로컬 LLM은 노트북, 데스크톱, 사내 서버 등 직접 관리하는 컴퓨팅 환경에서 실행하는 거대 언어 모델을 말합니다.
일반적인 클라우드 AI API는 사용자가 입력한 요청을 외부 서비스 제공자의 서버에서 처리합니다. 반면 로컬 LLM은 모델을 직접 설치하고 실행하기 때문에 외부 AI API를 호출하지 않고도 답변을 생성할 수 있습니다.
예를 들어 회사 내부에 LLM 서버를 구축하면 직원들이 입력한 질문과 사내 문서를 외부 AI 서비스로 전송하지 않고 처리하도록 시스템을 설계할 수 있습니다.
기업이 자체 데이터센터나 사내 서버에 구축하는 방식은 특히 '온프레미스 LLM'이라고 부릅니다.
클라우드 API와 다른 점
비교 항목 | 클라우드 LLM API | 로컬 LLM |
|---|---|---|
실행 환경 | 외부 서비스 제공자의 서버 | 개인 PC 또는 자체 관리 서버 |
초기 구축 | 비교적 간단 | 모델 설치와 실행 환경 구성 필요 |
비용 구조 | 주로 사용량에 따른 과금 | 하드웨어, 전력, 운영 및 유지보수 비용 |
데이터 관리 | 제공자의 데이터 처리 정책과 계약에 영향받음 | 자체 환경에서 데이터 처리와 접근 권한 관리 가능 |
성능 | 제공 모델과 서비스 환경에 따라 결정 | 선택한 모델과 하드웨어에 따라 결정 |
인터넷 연결 | 일반적으로 필요 | 구성에 따라 오프라인 사용 가능 |
로컬 LLM의 장점은 모델과 데이터 처리 환경을 직접 제어할 수 있다는 점입니다.
다만 로컬 LLM이 항상 더 저렴하거나 빠른 것은 아닙니다. 외부 네트워크를 거치지 않아 통신 지연을 줄일 수 있지만, GPU 성능이 부족하면 오히려 답변 생성이 느려질 수 있습니다.
또한 서버 구매 비용뿐 아니라 유지보수, 보안 관리, 장애 대응에 필요한 인력과 운영 비용도 고려해야 합니다.
왜 기업들은 로컬 LLM에 관심을 가질까?
대표적인 이유는 데이터 보안과 운영 환경에 대한 통제입니다.
IBM의 2025년 데이터 유출 비용 보고서에 따르면, 조사 대상 중 AI 관련 보안 사고를 경험한 조직의 97%가 적절한 AI 접근 통제 체계를 갖추지 못했다고 응답했습니다. 섀도 AI 활용 수준이 높은 조직은 그렇지 않은 조직보다 평균 데이터 유출 비용도 67만 달러 높게 나타났습니다.
여기서 섀도 AI란 조직의 승인이나 관리 없이 직원이 AI 도구를 사용하는 현상을 말합니다.
이 통계는 로컬 LLM이 외부 API보다 안전하다는 직접적인 증거는 아닙니다. 다만 기업이 AI를 도입할 때 데이터 접근 권한과 사용 환경을 체계적으로 관리해야 한다는 점을 보여줍니다.
특히 금융, 공공, 제조처럼 민감한 정보를 다루거나 외부 데이터 전송에 제약이 있는 환경에서는 자체 인프라에 LLM을 구축하는 방식이 대안이 될 수 있습니다.
물론 자체 서버를 운영하더라도 사용자 인증, 접근 통제, 로그 관리 등 별도의 보안 설계는 필요합니다.
2. 로컬 LLM 구축에 필요한 3가지 요소
로컬 LLM을 실행하는 기본 구조는 생각보다 단순합니다.
모델 파일과 추론 엔진이 있으면 시작할 수 있고, 필요에 따라 채팅 화면을 연결할 수 있습니다.
① 모델 파일: 어떤 LLM을 사용할 것인가?
로컬 LLM을 실행하려면 먼저 모델 가중치를 다운로드해야 합니다. 대표적인 파일 형식으로는 safetensors와 GGUF가 있습니다.
safetensors: Hugging Face에서 널리 사용되는 모델 가중치 저장 형식입니다. 모델 학습과 파인튜닝, 추론 서버 구축 등에 활용됩니다.
GGUF: llama.cpp 생태계에서 널리 사용하는 형식으로, 양자화된 모델을 효율적으로 저장하고 실행하는 데 적합합니다.
여기서 중요한 개념이 '양자화'입니다. 양자화는 모델이 사용하는 숫자의 정밀도를 낮춰 메모리 사용량을 줄이는 기술입니다.
예를 들어 80억 개의 매개변수를 가진 8B 모델은 16비트 정밀도로 가중치를 저장하면 약 16GB가 필요합니다. 이를 4비트로 양자화하면 가중치 저장에 필요한 공간을 약 4GB 수준까지 줄일 수 있습니다. 실제 파일 크기는 추가 정보와 양자화 방식에 따라 달라집니다. 덕분에 고성능 서버가 없어도 개인 PC에서 비교적 큰 모델을 실행할 수 있습니다.
다만 양자화 과정에서 답변 품질이 달라질 수 있습니다. 특히 복잡한 추론이나 코드 생성처럼 정확도가 중요한 작업에서는 원본 모델과 양자화 모델의 성능을 비교해 보는 것이 좋습니다.
② 하드웨어: GPU 메모리는 얼마나 필요할까?
로컬 LLM을 구축할 때 가장 먼저 확인해야 할 하드웨어 사양 중 하나는 GPU 메모리(VRAM)입니다. 모델의 매개변수 수가 많을수록, 그리고 높은 정밀도로 실행할수록 더 많은 메모리가 필요합니다.
모델 규모 | 실행 환경 예시 | 고려사항 |
|---|---|---|
8B급 | 4비트 양자화 기준 8GB VRAM 환경에서도 실행 가능 | 문맥 길이와 GPU 지원 여부 확인 |
32B급 | 4비트 양자화 기준 24GB VRAM 환경에서 검토 가능 | 모델별 추가 메모리 요구량 확인 |
70B급 | 대용량 GPU 또는 다중 GPU 구성 검토 | 양자화 수준과 동시 요청 수가 중요 |
위 수치는 특정 모델의 실행을 보장하는 최소 사양이 아니라 대략적인 예시입니다. 실제로는 모델 가중치뿐 아니라 입력 문맥, 생성 과정에서 사용하는 KV 캐시, 추론 엔진의 추가 메모리도 필요합니다.
GPU 메모리가 부족한 경우 CPU 메모리를 함께 활용할 수도 있지만, 처리 속도는 느려질 수 있습니다. 따라서 모델을 선택할 때는 단순히 실행 가능한지만 확인하기보다 목표 응답 속도와 사용 환경까지 고려해야 합니다.
③ 추론 엔진: 모델을 실제로 실행하는 도구
추론 엔진은 모델을 불러오고 사용자의 질문에 대한 답변을 생성하는 소프트웨어입니다. 대표적인 도구는 다음과 같습니다.
추론 엔진 | 주된 활용 | 특징 |
|---|---|---|
Ollama | 개인 실습, 빠른 시제품 제작 | 설치와 모델 실행이 간편함 |
llama.cpp | 개인 PC, 저사양 및 다양한 하드웨어 환경 | GGUF와 양자화 모델 지원에 강점 |
vLLM | 여러 사용자가 이용하는 추론 서버 | GPU 메모리 관리와 높은 처리량에 강점 |
세 도구는 서로 완전히 대체되는 관계는 아닙니다.
Ollama도 API 서버로 사용할 수 있고, vLLM도 개인 실험에 사용할 수 있습니다. 다만 구축 목적과 하드웨어 환경에 따라 선택 기준이 달라집니다.
여기에 Open WebUI 같은 채팅 화면을 연결하면 명령어를 직접 입력하지 않고도 ChatGPT와 유사한 방식으로 로컬 모델을 사용할 수 있습니다.
3. Ollama로 시작하는 로컬 LLM 구축
'우선 내 PC에서 LLM을 직접 실행해 보고 싶다'는 목적이라면 Ollama가 좋은 출발점입니다.
Ollama는 복잡한 설정 없이 모델을 다운로드하고 실행할 수 있도록 도와주는 도구입니다. Windows, macOS, Linux 환경에서 사용할 수 있습니다.
설치부터 첫 응답까지
먼저 Ollama 공식 사이트에서 운영체제에 맞는 프로그램을 설치합니다. 설치가 완료되면 터미널에서 다음 명령어를 실행합니다.
ollama run llama3.1
이 명령어를 입력하면 해당 모델을 다운로드하고 대화를 시작할 수 있습니다.
Ollama는 기본적으로 로컬 서버의 11434 포트에서 API를 제공합니다. 따라서 Python 등으로 작성한 프로그램에서도 로컬 모델을 호출할 수 있습니다.
OpenAI API와 호환되는 일부 인터페이스도 지원하기 때문에 기존 프로그램의 API 연결 주소와 모델 이름 등을 변경해 활용할 수 있습니다.
다만 모든 OpenAI API 기능이 동일하게 지원되는 것은 아니므로 사용하는 기능의 호환성을 확인해야 합니다.
어떤 모델을 선택해야 할까?
Ollama에서는 Llama, Qwen, Gemma, Mistral 등 다양한 오픈 모델을 사용할 수 있습니다.
영어 중심의 범용 작업이라면 Llama나 Qwen 계열을 검토할 수 있고, 한국어 문서 처리나 고객 응대처럼 한국어 품질이 중요한 업무라면 국내에서 개발된 모델도 비교해 볼 만합니다.
국내 기업의 오픈 모델 공개도 이어지고 있습니다. LG AI연구원이 2024년 12월 공개한 EXAONE 3.5는 2.4B, 7.8B, 32B 세 가지 규모로 제공됩니다. 최대 32K 토큰의 문맥 길이를 지원하며, GGUF와 AWQ 등 양자화 모델도 공개되어 있어 다양한 환경에서 실행할 수 있습니다.
카카오는 2025년 2월 한국어와 영어를 지원하는 Kanana Nano 2.1B를 공개했습니다. 같은 해 5월에는 성능을 개선한 Kanana 1.5 모델 4종을 추가 공개하고, Apache 2.0 라이선스를 적용해 상업적으로도 활용할 수 있도록 했습니다.
네이버클라우드 역시 2025년 7월 추론에 특화된 HyperCLOVA X SEED 14B Think를 공개했습니다. 140억 개의 매개변수를 가진 모델로, 복잡한 문제를 단계적으로 해결하는 추론 능력에 중점을 뒀습니다. 네이버클라우드는 이 모델을 상업적으로도 무료 사용할 수 있는 형태로 공개했다고 밝혔습니다.
이처럼 국내에서도 직접 다운로드해 실행할 수 있는 LLM의 선택지가 넓어지고 있습니다. 다만 '한국어 모델'이라고 해서 모든 한국어 업무에 적합한 것은 아닙니다. 사내 문서 요약, 기술 문서 검색, 고객 문의 분류 등 실제 수행할 작업에 맞춰 모델의 정확도와 실행 속도를 비교해야 합니다.
또한 모델 가중치가 공개됐더라도 상업적 이용 조건은 서로 다를 수 있습니다. 기업 서비스에 적용한다면 반드시 해당 모델의 라이선스를 확인해야 합니다.
Ollama만으로 사내 서비스를 운영할 수 있을까?
가능합니다. Ollama는 API를 제공하고 동시 요청 처리도 지원하기 때문에 소규모 내부 서비스에도 활용할 수 있습니다.
다만 이용자가 늘어나면 이야기가 달라집니다. 여러 사람이 동시에 긴 문서를 요약하거나 복잡한 질문을 보내면 GPU 메모리 사용량과 대기 시간이 증가할 수 있습니다.
이때는 단순히 모델이 실행되는지보다 초당 처리할 수 있는 요청 수, 응답 지연 시간, GPU 활용률이 중요해집니다. 이러한 환경에서 검토할 수 있는 대표적인 추론 엔진이 vLLM입니다.
4. 사내 LLM 서빙에 vLLM을 활용하는 이유
vLLM은 2023년 UC Berkeley 연구진이 공개한 오픈소스 LLM 추론 엔진입니다. 여러 사용자의 요청을 효율적으로 처리하고 GPU 메모리를 효과적으로 활용하도록 설계된 것이 특징입니다.
핵심 기술 ① PagedAttention
LLM은 답변을 생성할 때 이전에 처리한 토큰의 중간 계산 결과를 저장합니다. 이를 KV 캐시라고 합니다. 문제는 질문이 길어지거나 동시에 접속하는 사용자가 많아질수록 KV 캐시가 차지하는 메모리도 커진다는 점입니다.
vLLM의 PagedAttention은 KV 캐시를 작은 블록 단위로 관리해 메모리 낭비를 줄이는 기술입니다. 쉽게 말해, 사용하지 않을 공간까지 미리 크게 확보하는 대신 필요한 공간을 효율적으로 배분하는 방식입니다. 이를 통해 제한된 GPU 메모리에서 더 많은 요청을 처리하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
핵심 기술 ② 연속 배치 처리
vLLM의 또 다른 강점은 연속 배치 처리(Continuous Batching)입니다. 일반적인 배치 처리에서는 여러 요청을 묶어 실행합니다. 하지만 각 요청의 답변 길이가 다르면 먼저 끝난 요청 때문에 GPU 자원이 비효율적으로 사용될 수 있습니다. 연속 배치 처리는 요청이 완료되는 대로 새로운 요청을 처리 과정에 포함해 GPU 활용률을 높입니다.
예를 들어 직원 100명이 사내 AI 챗봇을 사용한다고 가정해 보겠습니다. 누군가는 짧은 질문을 보내고, 다른 직원은 수십 페이지의 문서 요약을 요청할 수 있습니다. vLLM은 서로 다른 길이의 요청을 효율적으로 관리해 전체 처리량을 높이는 데 강점이 있습니다.
다만 100명이 접속할 수 있다는 사실만으로 특정 GPU 한 대가 모든 요청을 원활하게 처리할 수 있다는 뜻은 아닙니다. 실제 필요한 GPU 수는 모델 크기와 동시 요청량, 답변 길이에 따라 달라집니다.
vLLM은 얼마나 빠를까?
vLLM 연구진은 2023년 공개한 초기 실험에서 기존 추론 방식보다 높은 처리량을 기록했다고 발표했습니다.
당시 Hugging Face Transformers 기반 구현과의 비교에서는 특정 실험 조건에서 최대 24배의 처리량 차이가 보고됐습니다.
다만 이는 2023년 당시의 비교 결과이기 때문에, 현재의 모든 모델과 추론 엔진에서 같은 성능 차이가 발생한다는 의미는 아닙니다. 실무에서는 특정 도구가 무조건 빠르다고 판단하기보다 동일한 모델과 하드웨어에서 처리량, 첫 토큰 응답 시간, 전체 응답 지연 시간을 비교해야 합니다.
vLLM으로 추론 서버 실행하기
vLLM은 OpenAI API와 호환되는 추론 서버를 제공합니다. 지원되는 Linux와 GPU 환경을 준비한 뒤 vLLM을 설치하면 다음과 같은 명령어로 모델 서버를 실행할 수 있습니다.
vllm serve Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
서버가 실행되면 기본적으로 http://localhost:8000 주소에서 API를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 기존 애플리케이션에서 외부 AI API 대신 자체 모델 서버를 호출하도록 구성할 수 있습니다.
실제 기업 환경에서는 모델 실행 외에도 사용자 인증, 접근 권한, 서버 상태 확인, 장애 대응 등 추가적인 운영 설정이 필요합니다.
Ollama와 vLLM, 무엇을 선택해야 할까?
두 도구를 구분하는 가장 쉬운 기준은 사용 목적입니다.
Ollama: 개인 PC에서 모델을 실행하고 여러 모델을 비교하거나 소규모 시제품을 빠르게 만들 때
vLLM: GPU 서버에서 여러 요청을 처리하고 응답 속도와 처리량을 체계적으로 최적화할 때
중요한 것은 Ollama가 동시 요청을 지원하지 않는다는 뜻이 아니라, vLLM이 높은 처리량을 요구하는 환경에 특화된 기능을 제공한다는 점입니다.
5. 한국 기업의 로컬 LLM 구축 사례와 LLM 엔지니어에게 필요한 역량
로컬 LLM 구축은 개인 개발자의 실험에만 머무르지 않습니다. 국내 금융기업에서도 자체 AI 플랫폼을 구축하거나 특정 업무에 맞춘 LLM을 도입하고 있습니다. 실제로 어떤 기업이 어떤 목적으로 LLM을 활용하고 있는지 살펴보겠습니다.
금융권: 자체 LLM 플랫폼부터 금융 특화 서비스까지
금융권은 고객 정보와 금융 거래 데이터 등 민감한 정보를 다루기 때문에 AI를 도입할 때 데이터 보안과 접근 권한 관리가 중요합니다.
신한은행은 2025년 2월 온프레미스 기반 소형 언어 모델(sLM) 구축 사업을 추진하는 것으로 보도됐습니다. 당시 금융 IT 전문지 BIkorea는 사업 예산을 약 150억~170억 원 규모로 전망했습니다. 내부 업무에 활용할 생성형 AI 플랫폼을 구축하고, 단계적으로 적용 범위를 넓히려는 계획이었습니다.
KB금융그룹은 2025년 5월 그룹 공동 생성형 AI 플랫폼인 'KB GenAI 포털'을 공식 출시했습니다. KB금융지주와 KB국민은행 등 8개 계열사가 참여한 플랫폼으로, 직원들이 업무에 필요한 AI 에이전트를 개발하고 활용할 수 있도록 구성됐습니다. 금융상담과 자산관리, 기업금융 등 다양한 업무에 AI를 적용하려는 사례입니다.
케이뱅크는 업스테이지, KT, KT클라우드와 협력해 금융 특화 AI 활용을 추진했습니다. 2024년에는 업스테이지의 Solar와 KT의 믿음 모델을 활용한 금융상품 퀴즈 서비스를 선보이기도 했습니다. 금융상품 정보를 바탕으로 질문과 선택지, 해설을 생성하는 방식입니다.
세 기업의 사례는 활용 방식이 조금씩 다릅니다. 신한은행은 자체 인프라 중심의 생성형 AI 구축을 추진했고, KB금융은 그룹 공동 플랫폼을 마련했으며, 케이뱅크는 금융 업무에 특화된 모델을 실제 서비스에 활용했습니다.
공공과 제조: 자체 AI 기술 확보와 소버린 AI 확대
공공과 제조 영역에서도 내부 데이터를 활용하고 AI 운영 환경을 통제하려는 요구가 있습니다.
예를 들어 공공기관에서는 내부 행정 문서 검색과 민원 처리 지원, 제조기업에서는 설비 매뉴얼 검색이나 품질관리 문서 분석 등에 LLM을 활용할 수 있습니다. 이러한 흐름과 함께 주목받는 개념이 '소버린 AI'입니다. 소버린 AI는 국가나 조직이 AI 모델과 데이터, 인프라에 대한 기술적 통제권을 확보하려는 접근입니다.
과학기술정보통신부는 2025년 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트의 최초 정예팀으로 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 등 5개 팀을 선정했습니다. 이후 2026년에는 단계평가와 추가 공모를 진행하며 사업을 이어갔습니다.
다만 소버린 AI가 곧 로컬 LLM을 의미하는 것은 아닙니다. 소버린 AI는 자체 모델 개발과 AI 인프라 확보까지 포함하는 더 넓은 개념입니다. 그럼에도 국내에서 활용할 수 있는 AI 모델과 기술 기반이 확대된다는 점에서, 기업이 자체 LLM 구축을 검토할 때 선택지가 늘어나는 흐름과 연결됩니다.
LLM 엔지니어에게 필요한 실무 역량
그렇다면 기업의 자체 LLM 서비스를 구축하고 운영하려면 어떤 역량이 필요할까요?
LLM 엔지니어는 단순히 AI API를 연결하는 데서 나아가 모델을 직접 실행하고, 성능을 조정하며, 안정적인 서비스 환경을 구축하는 일을 담당합니다.
특히 로컬 LLM 구축과 관련된 실무 역량은 네 가지로 정리할 수 있습니다.
① 모델 서빙과 성능 최적화
vLLM이나 TensorRT-LLM 같은 추론 엔진을 활용해 모델을 서버에 배포하고, 응답 속도와 처리량을 개선하는 역량입니다. 모델 크기와 GPU 메모리를 고려해 적절한 실행 환경을 선택하는 능력도 필요합니다.
② 자체 인프라 운영
Docker와 Kubernetes 등을 활용해 추론 서버를 배포하고 운영하는 역량입니다. 실제 서비스에서는 서버 자원 관리뿐 아니라 장애 대응과 사용자 접근 권한 관리도 중요합니다.
③ RAG 기반 사내 지식 검색 시스템 구축
Milvus 같은 벡터 데이터베이스와 LLM을 연결해 기업 내부 문서를 활용하는 시스템을 만드는 역량입니다. 문서를 검색하는 기능뿐 아니라 검색 결과의 정확도와 최종 답변 품질을 평가할 수 있어야 합니다.
④ 모델 조정과 평가
기존 모델의 성능이 충분하지 않을 때 LoRA 등 효율적인 파인튜닝 기법을 적용하고, 실제 업무에 필요한 정확도와 응답 품질을 검증하는 역량입니다.
이러한 기술을 모두 한 번에 익혀야 하는 것은 아닙니다. 모델 실행과 API 연결부터 시작해 RAG 구현, 서빙 최적화, 서비스 운영으로 경험을 확장하는 것도 좋은 접근입니다.
중요한 것은 도구의 이름을 아는 데 그치지 않고, 특정 업무에 어떤 모델이 적합한지 판단하고 직접 서비스를 구현해 본 경험입니다.
로컬 LLM 구축 경험을 실무 역량으로 확장하려면
로컬 LLM 구축은 Ollama로 30분 안에 체험할 수 있지만, 그 경험을 '사내 100명이 매일 쓰는 서비스'로 끌어올리려면 vLLM과 Vector DB, Kubernetes, 그리고 모델 평가 파이프라인까지 묶어 다루는 역량이 필요해요. 개념을 이해했다면, 다음 질문은 '어떻게 이 스택을 실제 프로젝트로 쌓을 것인가'로 넘어가게 되죠.
준비를 미루는 가장 흔한 이유는 역시 돈과 시간이에요. 개인이 vLLM을 돌릴 GPU 서버를 마련하기 어렵고, 사내에서 정식 프로젝트로 로컬 LLM을 다룰 기회가 돌아오기까지는 더 오래 걸리죠. 이론 자료는 넘쳐나는데, 실제 서빙 스택을 다뤄본 포트폴리오 하나 만들기까지는 꽤 큰 벽이 있어요.
이러한 간극을 메우기 위해 KANT LLM 엔지니어 과정은 Python과 딥러닝 기초부터 오픈소스 LLM 활용, RAG 및 AI 에이전트 구축, 프라이빗 LLM 서비스 개발과 배포까지 실무에 필요한 전 과정을 학습합니다. 학습부터 프로젝트까지 몰입해서 한 번에 취업 준비를 끝내기 위해 9개월간 오프라인 과정으로 진행됩니다.
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