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이 로컬 LLM에 대한 가이드는 100% AI가 작성했습니다. 실제 사용情况和 요구 사항에 따라 조정하세요.

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왜 로컬 모델을 사용하나요?

개인정보 보호

데이터가 컴퓨터를 떠나지 않음

API 비용 없음

일회성 설정, 무제한 사용

오프라인 액세스

인터넷 연결 없이 작업

완전한 제어

모델 매개변수 사용자 정의

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요구 사항

로컬 모델은 상당한 하드웨어 리소스가 필요합니다. 권장 최소 사양:
  • RAM: 16GB (대형 모델의 경우 32GB 이상)
  • 저장 공간: 모델당 10-50GB
  • GPU: 선택 사항이지만 강력히 권장 (VRAM 8GB 이상의 NVIDIA)

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인기 있는 솔루션

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Ollama (초보자 권장)

간단한 CLI로 사용하기 쉬운 로컬 모델 러너. 장점:
  • 간단한 설치
  • 자동 모델 관리
  • 활발한 커뮤니티
  • Apple Silicon 최적화
추천 모델:
  • Llama 3.1 (8B, 70B)
  • Qwen 2.5
  • DeepSeek Coder

Ollama 설정 가이드

다운로드 및 설치 지침

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LM Studio

로컬 모델 실행을 위한 GUI가 있는 데스크톱 애플리케이션. 장점:
  • 사용자 친화적 인터페이스
  • 모델 검색 및 다운로드
  • 크로스 플랫폼 (Mac, Windows, Linux)
  • 내장 채팅 인터페이스
추천 대상:
  • CLI보다 GUI를 선호하는 사용자
  • 여러 모델을 쉽게 테스트
  • 빠른 모델 비교

LM Studio

LM Studio 다운로드

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vLLM (고급 사용자용)

프로덕션 배포를 위한 고성능 추론 엔진. 장점:
  • 가장 빠른 추론 속도
  • GPU 최적화
  • 프로덕션 준비 완료
  • API 서버 포함
추천 대상:
  • 기술 사용자
  • 높은 처리량 필요
  • 사용자 정의 배포

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SoloEnt 연결

모든 로컬 솔루션은 OpenAI 호환 API를 노출합니다:
1

로컬 서버 시작

선택한 솔루션 (Ollama, LM Studio 등) 실행
2

SoloEnt에서 설정

OpenAI 호환 설정 사용:
Base URL: http://localhost:11434/v1  (Ollama 기본값)
API Key: ollama  (또는 비워두기)
Model ID: llama3.1  (모델 이름)
3

연결 테스트

설정을 확인하기 위해 테스트 메시지 전송.

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용도별 추천 모델

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글쓰기 및 스토리텔링

모델크기필요한 RAM품질
Llama 3.1 70B40GB64GB+우수
Qwen 2.5 32B20GB32GB+매우 좋음
Llama 3.1 8B5GB16GB+좋음

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중국어 콘텐츠

모델크기필요한 RAM품질
Qwen 2.5 72B42GB64GB+우수
GLM-4 9B6GB16GB+매우 좋음
DeepSeek 67B38GB64GB+우수

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코드 및 기술

모델크기필요한 RAM품질
DeepSeek Coder V216GB32GB+우수
CodeLlama 34B20GB32GB+매우 좋음
Qwen 2.5 Coder 7B4GB8GB+좋음

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성능 최적화

NVIDIA GPU는 추론 속도를 극적으로 향상시킵니다. CUDA가 올바르게 설치되어 있는지 확인하세요.
큰 모델 ≠ 항상 더 좋음. 7B-13B 모델이 종종 속도/품질 균형에 가장 적합합니다.
Q4 또는 Q5 양자화 모델을 사용하면 품질 손실을 최소화하면서 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.
짧은 컨텍스트 윈도우(4K-8K)가 긴 컨텍스트(32K+)보다 빠르게 실행됩니다.

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일반적인 문제

  • 더 작은 모델로 전환 (70B 대신 8B)
  • 양자화 버전 사용 (Q4_K_M)
  • GPU 가속 활성화
  • 컨텍스트 윈도우 크기 줄이기
  • 더 작은 모델 선택
  • 다른 애플리케이션 닫기
  • RAM 업그레이드
  • 더 높은 양자화 사용 (Q3, Q4)
  • 로컬 서버가 실행 중인지 확인
  • Base URL과 포트 번호 확인
  • 방화벽 차단 여부 확인
  • localhost 대신 http://127.0.0.1 시도
  • 다른 프롬프트 형식 시도
  • temperature/top_p 설정 조정
  • 더 크거나 다른 모델로 전환
  • 모델이 해당 언어에 적합한지 확인

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다음 단계

API 디렉토리

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