로컬 LLM 실행: 개인 정보 보호, 비용 및 실험
2025-03-11
이 글에서는 대규모 언어 모델(LLM)을 로컬에서 실행하는 장점과 방법을 살펴봅니다. 클라우드 서비스보다 성능이 떨어지지만 개인 정보 보호, 비용 관리, 실험적인 개발 측면에서 상당한 이점이 있다고 저자는 주장합니다. Ollama(사용이 간편하고 모델 라이브러리가 풍부함), Llama.cpp(크로스 플랫폼이며 강력함), Llamafiles(단일 실행 파일로 공유가 용이함) 세 가지 도구가 소개됩니다. 모델 선택, 매개변수, 양자화, 모델 기능 등 중요한 측면도 다루며 모델 파일 크기와 보안에 대한 주의 사항도 언급합니다. 결론적으로 로컬 LLM 실행은 개발자에게 유연하고 제어 가능한 AI 개발 방법을 제공합니다.
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