1. 로컬 LLM이란
로컬 LLM(Local Large Language Model)은 클라우드 서버가 아닌 개인 PC나 노트북에 직접 설치하여 실행할 수 있는 언어모델을 말합니다.
Open AI의 ChatGPT, Google의 Gemini 등은 인터넷 접속이 필수이지만, 로컬 LLM은 네트워크 없이도 실행이 가능하여
개인정보 보호, 지연없는 응답, 비용 절감 등의 장점을 가지고 있습니다.
2. 로컬 LLM의 장점
로컬 LLM의 장점은 다음과 같이 5개 정도로 구분해볼 수 있습니다.
1) 프라이버시 보장: 서버로 데이터가 전송되지 않아 민감한 정보를 보호 가능
2) 빠른 응답 속도: 인터넷 연결이 없으므로, 로컬 계산으로 반응 속도를 향상 시킬 수 있음
3) 비용절감: API 요금 없이 완전 무료로 사용이 가능
4) 모델 수정 / 튜닝 가능: 직접 모델의 구조가 수정가능하고, 파인튜닝, 프롬프트 최적화 등이 가능합니다.
5) 인터넷 불필요: 보안 환경, 폐쇄망에서도 AI가 가능합니다.
3. 대표적인 모델
| 모델 | 파라미터 수 | 특징 | 권장사양 |
| LLaMA2-7B | 7B | Meta 제공, open weights, 고성능 | RAM 16GB 이상, M1/M2도 가능 |
| Mistral-7B | 7B | 속도가 빠르고 메모리 효율적 | RAM 8~16GB |
| Phi-2 | 2.7B | Microsoft 개발, 매우 경량 | 저사양 노트북도 실행 가능 |
| Gemma-2B | 2B | Google 제공, Hugging Face 호환 | RAM 8GB 이상 |
| TinyLlama | 1.1B | 초경량, edge device 용 | RAM 4~8GB도 가 |
대 부분은 gguf 또는 safetensors 포맷으로 제공되며, CPU 기반도 가능하지만, GPU가 있으면 훨씬 빠릅니다.
4. 실행 방법
(1) Ollama (터미널 기반, 가장 간단)
# macOS (brew 설치 필요)
brew install ollama
ollama run mistral
- 자동으로 모델 다운로드 및 실행
-ChatGPT와 유사한 환경
Ollama
Get up and running with large language models.
ollama.com
(2) LM Studio
- ChatGPT처럼 생긴 UI 제공
- 모델 다운로드 후 바로 대화 가능
-Whisper와 연동해 음성 입력까지 가능
LM Studio - Discover, download, and run local LLMs
Run Llama, Gemma 3, DeepSeek locally on your computer.
lmstudio.ai
5. 단점 및 주의사항
- 최신 GPT-4와 같은 성능 구현은 아직 어려움
- 초기 설치 시 메모리 요구가 큼
- 일부 모델은 영어에만 최적화되어 있음
- 프롬프트 엔지니어링이 필요 (초기 응답 품질이 낮을 수 있음)
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