로컬 LLM 추론: 잠재력은 크지만 툴은 성숙해야 함

본 기사는 llama.cpp, Ollama, WebLLM 등 로컬 LLM 추론 프레임워크의 성능 벤치마킹을 수행합니다. 결과는 llama.cpp와 Ollama가 매우 빠르다는 것을 보여주지만, OpenAI의 gpt-4.0-mini보다는 여전히 느립니다. 더 큰 과제는 모델 선택과 배포에 있습니다. 엄청난 수의 모델 버전이 압도적이며, 양자화된 7B 모델조차도 5GB를 넘어 다운로드와 로드가 느려져 사용자 경험에 영향을 미칩니다. 저자는 향후 로컬 LLM 추론에는 작고 작업 특정 모델을 쉽게 학습 및 배포할 수 있는 더 간편한 도구가 필요하며, 클라우드 LLM과 긴밀하게 통합되어야 한다고 주장합니다.