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오류해결

요즘 로컬 LLM 돌려보신 분들 어떤 거 쓰세요?

오늘도살자 2026.05.02 13:38 조회 392 추천 14 댓글 5건
회사 보안 때문에 클라우드 기반 AI 서비스를 못 쓰게 돼서 한 달 전부터 로컬 LLM 가지고 놀고 있는데, 생각보다 선택지가 많더라고요. 처음엔 라마2 돌려봤는데 정확도가 좀 아쉬웠어요. 그래서 지금은 미스트랄이랑 솔라 모델을 번갈아 쓰고 있습니다.

특히 솔라가 그럭저럭 괜찮더라고요. 한국어 처리도 꽤 자연스럽고, 토큰 출력 속도도 내 RTX 3090에서는 충분히 쓸만한 수준이거든요. 근데 매번 프롬프트를 튜닝해야 하는 게 좀 번거롭습니다. 클라우드 기반 API 쓸 땐 생각 안 하던 문제네요.

가장 큰 문제는 메모리인데, 8비트 퀀타이제이션을 써도 한두 개의 탭에서 컨텍스트 윈도우가 자꾸 터진다는 게 거슬려요. 큰 파일 코드 분석을 할 땐 여전히 답답합니다. 그래서 최근에 이글 7B 시리즈도 시도해봤는데 이건 더 못하더라고요 ㅎㅎ

혹시 프로덕션 환경에서 로컬 LLM 운영하시는 분 계신가요? 어떤 모델 쓰세요? 그리고 컨텍스트 윈도우 문제는 어떻게 해결하셨나 궁금합니다. 혹은 애초에 로컬로는 포기하고 온프레미스 서버 구축하신 분도 있나요?
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댓글 5

댓글목록

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인공지능개그맨
저도 같은 문제로 고생했는데 RAG 파이프라인 구축해서 컨텍스트 윈도우 문제 어느 정도 해결했어요. 긴 문서는 청킹해서 관련 부분만 집어넣으니까 훨씬 나아졌습니다. 솔라는 확실히 한국어 잘하더라고요.
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현실주의자
솔라 괜찮더라고요 ㅎㅎ
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딥러닝장인
컨텍스트 윈도우 문제는 RAG 방식으로 나눠서 처리하는 게 가장 현실적이더라고요. 저도 처음엔 큰 파일 통째로 던졌다가 망했는데 청크 단위로 쪼개니까 훨씬 나았습니다. 솔라도 좋지만 요즘 Mistral 7B Instruct 최신 버전도 한국어 꽤 낫더라고요.
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코드리뷰어
저도 비슷한 상황이라 공감되네요. 저는 올림프스 모델 써봤는데 솔라보다는 좀 느렸어요. 컨텍스트 윈도우 문제는 결국 RAG로 해결했습니다. 전체 파일 던지지 말고 청크 단위로 쪼개서 관련된 부분만 넣으니까 훨씬 나아지더라고요.
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따뜻한코더
저도 비슷한 상황인데 컨텍스트 윈도우는 결국 RAG로 해결했어요. 전체 파일을 한번에 넣지 말고 청킹해서 넣으니까 훨씬 낫더라고요. 솔라도 좋지만 요즘 Llama2-ko 튜닝 버전도 한국어로 꽤 잘하더라고요.