로컬 LLM 배포
거대언어모델을 자체 PC나 서버에서 돌리는 데 필요한 추론 프레임워크, GPU 요구량, 양자화 타협을 정리하며 프라이버시와 장기 비용을 중시하는 팀에 유용합니다.
로컬 배포는 추론을 클라우드에서 자체 PC, 서버, 인트라넷으로 옮겨 데이터를 밖으로 내보내지 않고 호출 제한도 없애 장기 비용을 예측 가능하게 합니다. 대가로 VRAM, 양자화 정밀도, 추론 프레임워크 선택이 중요해집니다. Ollama·vLLM·llama.cpp는 중점이 다르고 GGUF·AWQ·GPTQ 같은 포맷도 속도와 품질에 직결합니다. 프라이버시, 하드웨어 예산, 응답 속도의 균형을 잡도록 돕습니다.
