로컬에서 대형 언어 모델(LLM)을 실행하는 방법: 시작부터 활용까지

로컬에서 대형 언어 모델(LLM)을 실행하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 글은 Core i9(32스레드) CPU, 4090 GPU(16GB VRAM), 96GB RAM을 장착한 Linux 기반 랩톱을 사용하는 사례를 기반으로 작성되었습니다. 하지만 고성능 하드웨어가 없어도 적절한 설정을 통해 실행할 수 있으니 참고하세요.

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하드웨어 구성

권장 사양

• CPU: Core i9과 같은 고성능 멀티코어 프로세서.
• GPU: 16GB 이상의 VRAM을 가진 GPU. (예: NVIDIA RTX 4090)
• RAM: 96GB 이상.

주의점

• VRAM에 맞는 모델은 빠르게 작동하며, 더 큰 모델은 RAM으로 오프로드되어 속도가 느려질 수 있습니다.
• 오래된 GPU나 CPU에서도 작은 모델을 실행할 수 있습니다.

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사용 도구

주요 도구

• Ollama: Llama.cpp를 실행하기 위한 Python 및 JavaScript 라이브러리를 포함한 미들웨어. Docker 환경에서 실행.
• Open WebUI: 텍스트 및 이미지 입력을 위한 친숙한 인터페이스 제공.
• llamafile: 단일 실행 파일로 LLM 실행 가능.
• AUTOMATIC1111 및 Fooocus: 이미지 생성 도구. 복잡한 워크플로우에는 ComfyUI 사용.
• Continue: VSCode에서 코드 자동 완성을 지원.
• Obsidian Smart Connections: Ollama를 활용해 메모를 쿼리하는 기능 제공.

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모델 선택

다운로드 및 업데이트

• Ollama 모델 페이지: 최신 LLM 다운로드 가능.
• RSS: 모델 업데이트를 추적하기 위해 활용.
• CivitAI: 이미지 생성 모델 다운로드. (주의: 일부 모델은 성인 이미지 생성에 최적화되어 있음.)

주로 사용하는 모델

• Llama3.2: 일반 쿼리와 Smart Connections에 사용.
• Deepseek-coder-v2: VSCode의 코드 자동 완성에 사용.
• Qwen2.5-coder: 코드 관련 대화.
• Stable Diffusion: 이미지 생성.

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업데이트 관리

• WatchTower: Docker 컨테이너 자동 업데이트.
• Open WebUI: 모델 업데이트 지원.

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파인튜닝 및 양자화

현재는 파인튜닝이나 양자화를 진행하지 않고 있습니다. 이는 CPU 결함 가능성으로 인해 장시간 고온 작업을 피하기 위한 조치입니다.

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로컬 LLM 실행의 장점

1. 데이터에 대한 완전한 제어: 데이터를 클라우드에 업로드할 필요가 없습니다.
2. 낮은 응답 지연: 네트워크 의존성이 없어 빠른 반응 속도를 제공합니다.
3. 오픈소스 프로젝트 및 무료 모델: 다양한 커뮤니티 지원과 무료 모델 활용 가능.

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결론

로컬에서 LLM을 실행하면 데이터 보안과 효율성을 동시에 누릴 수 있습니다. 다양한 도구와 모델을 활용해 개인화된 환경을 구축해 보세요. 새로운 도구나 모델이 추가될 경우 이 글을 업데이트할 예정입니다.

https://abishekmuthian.com/how-i-run-llms-locally/

How I run LLMs locally