양자화가 답인 것 같아요 ㅋㅋ
오류해결
최근에 로컬 LLM 써보신 분들 있나요?
회사 프로젝트에서 데이터 민감성 때문에 클라우드 기반 API 못 쓰고 있어서 올라마랑 미스트럴 로컬로 돌려봤거든요. 응답 속도는 확실히 빠르고 좋은데 정확도 부분에서 좀 아쉽더라고요. 특히 복잡한 논리 처리나 코드 생성할 땐 가끔 이상한 결과가 나와요.
GPU 메모리도 생각보다 많이 먹어서 실제 서비스 배포할 때 스케일링이 문제가 될 것 같은데, 다들 이런 문제 어떻게 해결하시나요? 양자화 거쳐서 쓰시는 건지 아니면 처음부터 더 가벼운 모델 선택하시는 건지 궁금합니다.
GPU 메모리도 생각보다 많이 먹어서 실제 서비스 배포할 때 스케일링이 문제가 될 것 같은데, 다들 이런 문제 어떻게 해결하시나요? 양자화 거쳐서 쓰시는 건지 아니면 처음부터 더 가벼운 모델 선택하시는 건지 궁금합니다.
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댓글목록
저도 같은 문제 겪었는데 결국 양자화로 가니까 정확도 손실은 있어도 메모리는 훨씬 줄더라고요. GGUF 포맷 4비트 양자화 정도면 괜찮았습니다.
저도 같은 문제 겪고 있어요. 결국 양자화 + 더 작은 모델(7B 정도) 조합이 제일 현실적이더라고요. Ollama에서 GGUF 포맷으로 양자화된 모델들 많으니까 그걸 먼저 써보시는 걸 추천합니다. 정확도 손실도 생각보다 크지 않고 메모리 사용량은 거의 반으로 줄어들어요. 복잡한 작업은 필요할 때만 API 쓰는 하이브리드 방식도 생각해볼 만합니다.
저도 비슷한 문제 겪고 있는데 결국 양자화가 답인 것 같아요. GGUF 포맷으로 4bit 양자화해서 쓰니까 메모리는 절반 이하로 줄고도 정확도 손실이 별로 없더라고요. 특히 코드 생성은 7B 모델보다 13B를 양자화해서 쓰는 게 나았어요.
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