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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 낸내지 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.
대형 모델을 로컬로 돌리려면 VRAM은 얼마나 필요할까? 8GB·16GB·24GB로 무엇을 돌릴 수 있나

대형 모델을 로컬로 돌리려면 VRAM은 얼마나 필요할까? 8GB·16GB·24GB로 무엇을 돌릴 수 있나

대형 모델을 로컬로 돌릴 때 그래픽카드 VRAM이 충분한지는 모델을 다운로드하기도 전에 체감 상한을 정해 버리는 경우가 많습니다. 연산 성능만 보다가 모델이 들어가지 않거나, 들어가도 짧은 컨텍스트만 쓸 수 있다는 사실을 뒤늦게 깨닫는 사람이 적지 않습니다. VRAM은...

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오픈 웨이트 모델 언급량 전년 대비 6배 증가: 미국 기업 실적 발표에서 AI 비용이 화두, AT&T는 AI 작업의 70%를 오픈 모델로 전환 계획

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오픈 웨이트 모델이 엔지니어의 기술적 선택지에서 기업 실적 발표의 단골 단어로 바뀌고 있다. 9월 28일 동차(動察) Beating AI 속보가 전한 파이낸셜타임스 조사에 따르면, 데이터 기업 AlphaSense의 통계에서 올해 8월과 9월에 미국 기업들이 실적 발표 ...

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