모델 계열 8 건
로컬 LLM 양자화 4비트 모델 활용 방법 총정리
로컬 LLM을 구축하려는 사용자라면 모델의 크기와 양자화 수준 사이의 균형을 잡는 것이 가장 큰 숙제입니다. "The gap between hardware and software is narrowing, but the intelligence of the model…
모델 선택 12B 규모 LLM 하드웨어 제약 조건 총정리
LLM의 발전 속도는 우리가 예측하는 것보다 훨씬 빠르며, 그 중심에는 기술적 한계를 돌파하려는 시도들이 있습니다. 이 글은 로컬 환경에서 대규모 언어 모델 LLM 을 직접 구동하려는 개발자와 하드웨어 사양에 맞춰 최적의 모델을 선택하려는 파워 유저를 위해…
로컬 LLM 양자화 방법: 4비트와 8비트 활용 전략
제공된 데이터 팩이 비어 있어 특정 통계나 기관 인용을 포함할 수 없으므로, 일반적인 로컬 LLM 구축 및 모델 선택 가이드를 주제로 작성합니다. "내 컴퓨터에서 돌아가는 인공지능, 어떤 모델을 선택해야 후회가 없을까?" 로컬 LLM을 직접 구동하려는 개발자와 파워…
로컬 LLM 70B 모델 성능 비교 대형 모델 운용의 장단점
"모델의 매개변수 숫자가 클수록 지능이 높아질까?" 이 질문에 대한 답은 단순히 '그렇다'로 끝나지 않습니다. 하드웨어의 한계 속에서 최적의 성능을 끌어내는 것이 로컬 LLM 운용의 핵심입니다. LLM는 이 글의 주제다. 이 글은 개인용 워크스테이션이나 맥 Mac…
맥북/RTX 사용자별 맞춤 LLM 가이드: 8B부터 70B까지
"내 컴퓨터의 VRAM은 한정되어 있는데, 과연 어떤 모델을 올려야 가장 똑똑한 답변을 얻을 수 있을까?" 단순히 유행하는 모델을 따라가는 것이 아니라, 본인의 하드웨어 사양과 사용 목적 코딩, 번역, 일반 대화 에 맞춰 최적의 모델을 선택해야 합니다. 이 가이드는…
RAG 구축 5단계 프로세스, 지식 기반 에이전트 구현하기
"모델이 아는 것만으로는 부족합니다. 당신의 데이터를 직접 읽게 만드세요." LLM의 한계인 지식 절단 Knowledge Cutoff 과 환각 현상을 해결하는 가장 확실한 방법은 RAG 검색 증강 생성 를 구축하는 것입니다. RAG는 외부 데이터를 벡터 데이터베이스에…
AI 코딩 파트너, 로컬 LLM으로 2025년 개발 환경 혁신
"보안 걱정 없는 나만의 AI 코딩 파트너, 로컬 LLM으로 구축하는 최적의 개발 워크플로우를 공개합니다." 클라우드 AI의 데이터 유출 우려를 없애고, 오직 내 로컬 자원만을 활용해 코드 생성부터 디버깅까지 수행하는 환경을 구축하는 것이 핵심입니다. 최신 오픈소스…
Llama 3.1 오픈소스 표준: 모델 규모별 하드웨어 요구사항
"오픈소스 모델의 표준을 넘어, 이제는 로컬 LLM 생태계의 중추가 된 Llama 3.1을 완벽히 해부합니다." Llama 3.1은 메타 Meta 가 공개한 오픈소스 LLM 중 가장 강력한 성능을 자랑하며, 개인 PC부터 기업용 서버까지 아우르는 범용성을 갖췄습니다.…