로컬 LLM 실행 방법 완벽 가이드: 설정 및 최고의 모델 (2025)
ChatGPT를 프로젝트에 사용하면서 비용 문제로 고민한 적 있나요? 아니면 데이터 보호 규정이 엄격한 분야에서 일하기 때문에 클라우드 기반 AI 사용이 어렵나요? 그렇다면 로컬에서 대규모 언어 모델(LLM)을 실행하는 것이 최적의 해결책이 될 수 있습니다. 로컬 LLM을 사용하면 API 호출에 따른 지속적인 비용 없이, 민감한 데이터를 내부 인프라 내에서 안전하게 유지할 수 있습니다. 이는 특히 헬스케어, 금융, 법률 분야와 같이 데이터 프라이버시가 중요한 산업에서 큰 장점입니다. 또한 로컬 머신에서 LLM을 직접 실험하고 조정하면서 AI에 대한 이해를 깊이 있게 넓힐 수 있습니다. 로컬 LLM이란? 로컬 LLM은 클라우드 제공업체에 데이터를 전송하지 않고 개인 컴퓨터에서 직접 실행되는 대규모 언어 모델입니다. 이를 통해 데이터의 보안과 프라이버시를 보장하면서 LLM의 성능을 활용할 수 있습니다. 필요한 하드웨어 로컬 LLM 실행에 가장 중요한 하드웨어 요소는 GPU입니다. 전용 그래픽 카드가 있으면 LLM의 성능이 크게 향상됩니다. GPU의 VRAM이 많을수록 더 큰 모델을 빠르게 처리할 수 있습니다. 기본적으로 최소 16GB RAM과 충분한 디스크 공간이 권장됩니다. 필요한 소프트웨어 로컬 LLM 실행을 위한 소프트웨어는 크게 세 가지로 구분됩니다: 서버: 모델 로딩 및 요청 처리를 담당 (예: Ollama, Lalamafile) 사용자 인터페이스: 모델과 상호작용할 수 있는 그래픽 환경 제공 (예: OpenWebUI, LobeChat) 풀스택 솔루션: 서버와 인터페이스를 통합한 솔루션 (예: GPT4All, Jan) 인기 있는 오픈소스 LLM 다양한 목적에 맞는 여러 모델이 존재합니다: 범용 모델: Llama (Meta AI), Qwen (Alibaba Cloud), DeepSeek, Phi (Microsoft), Gemma (Google), Mistral (Mistral AI), Granite (IBM) 고급 기능 특화 모델: 추론(DeepSeek-R1), 전문가 혼합(Qwen 3, Granite MoE), 도구 호출(Qwen3, Granite3.3), 비전 모델(Granite3.2-vision) 특정 작업 최적화 모델: 코딩: DeepCoder, OpenCoder, Qwen2.5-Coder 수학 및 연구: Starling-LM-11B-alpha, Mathstral, Qwen2-math 창의적 글쓰기: Mistral-7B-OpenOrca 로컬 LLM 실행 도구 Ollama (+ OpenWebUI): 간단한 명령어 기반 모델 관리 LM Studio: 모델 맞춤화 및 세부 설정
- 아무튼네이튼아
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