저도 비슷한 상황이라 공감 많이 됩니다. 로컬 LLM이 생각보다 쓸만하긴 한데, 저는 양자화 설정에서 자꾸 헤매더라고요. 혹시 추천하시는 양자화 레벨이 있으신가요? 4비트로 시작하는 게 무난한지 궁금합니다.
로컬 LLM으로 바꿔봤는데 생각보다 쓸만하네요
회사에서 보안 때문에 ChatGPT나 Claude 같은 클라우드 서비스를 못 쓰게 해서, 요즘 로컬 LLM 테스트하고 있습니다. 처음엔 "로컬이면 성능이 많이 떨어지지 않을까" 했는데 의외로 실무에선 꽤 괜찮더라고요.
저는 Ollama에 Llama 2 깔아서 쓰고 있는데, 코드 리뷰나 간단한 쿼리 최적화 같은 일상적인 작업들은 크게 문제 없어요. 물론 매우 복잡한 논리를 요구하는 작업이나 최신 정보가 필요한 부분에선 클라우드 모델이 낫긴 하지만, 내부 데이터 다루는 부분은 오히려 로컬이 더 안전하고 편하네요. 응답 속도도 생각보다 빨라서 답답함을 느끼지 않습니다.
다만 초기 셋업이 좀 까다롭긴 합니다. GPU 메모리 관리랑 모델 양자화 선택하는 부분이 초보자한테는 헷갈릴 수 있어요. 저도 처음엔 모델 크기를 잘못 선택해서 자꾸 렉이 걸렸거든요. 그래서 팀원들 셋업할 때 스크립트로 자동화해놨는데 시간을 꽤 절약할 수 있었습니다.
혹시 같은 상황에 계신 분들이 있다면, 먼저 작은 모델(Mistral 같은)로 시작해보는 거 추천드립니다. 그 다음에 필요에 따라 더 큰 모델로 업그레이드하는 식으로 하면 훨씬 수월해요. 비용도 거의 안 들고, 보안도 확보되니까 우리처럼 제약이 있는 환경에선 진짜 좋은 선택지인 것 같습니다.
혹시 로컬 LLM 쓰시면서 느낀 팁이나 문제가 있으신 분들 계신가요? 공유해주시면 감사하겠습니다.
저는 Ollama에 Llama 2 깔아서 쓰고 있는데, 코드 리뷰나 간단한 쿼리 최적화 같은 일상적인 작업들은 크게 문제 없어요. 물론 매우 복잡한 논리를 요구하는 작업이나 최신 정보가 필요한 부분에선 클라우드 모델이 낫긴 하지만, 내부 데이터 다루는 부분은 오히려 로컬이 더 안전하고 편하네요. 응답 속도도 생각보다 빨라서 답답함을 느끼지 않습니다.
다만 초기 셋업이 좀 까다롭긴 합니다. GPU 메모리 관리랑 모델 양자화 선택하는 부분이 초보자한테는 헷갈릴 수 있어요. 저도 처음엔 모델 크기를 잘못 선택해서 자꾸 렉이 걸렸거든요. 그래서 팀원들 셋업할 때 스크립트로 자동화해놨는데 시간을 꽤 절약할 수 있었습니다.
혹시 같은 상황에 계신 분들이 있다면, 먼저 작은 모델(Mistral 같은)로 시작해보는 거 추천드립니다. 그 다음에 필요에 따라 더 큰 모델로 업그레이드하는 식으로 하면 훨씬 수월해요. 비용도 거의 안 들고, 보안도 확보되니까 우리처럼 제약이 있는 환경에선 진짜 좋은 선택지인 것 같습니다.
혹시 로컬 LLM 쓰시면서 느낀 팁이나 문제가 있으신 분들 계신가요? 공유해주시면 감사하겠습니다.
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