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오류해결

Llama 2 로컬에서 돌려봤는데 생각보다 괜찮네요

궁금하면 2026.05.29 06:06 조회 447 추천 14 댓글 5건
요즘 로컬 LLM에 관심 생겨서 Llama 2를 직접 굴려봤어요. 처음엔 그냥 장난삼아 해본 거라 기대 안 했는데 꽤 쓸만하더라고요.

사양은 RTX 4070 그래픽카드에 램 32GB짜리 컴퓨터고, Ollama 써서 13B 모델 돌렸습니다. 설치 과정은 정말 간단했어요. 다운로드 받고 한 줄 커맨드 입력하면 끝이거든요. 솔직히 이렇게 쉬울 줄 몰랐어요. 예전에는 온갖 환경설정 때문에 시간만 낭비했는데 말이에요.

실제 사용해보니까 한국어 질문에 한국어로 답변하는 속도가 초당 30~40토큰 정도 나오더라고요. GPT 4처럼 빠르지는 않지만 답답한 수준은 아니었어요. 코드 작성 능력도 생각보다 괜찮아서 간단한 파이썬 스크립트 작성할 땐 충분했습니다. 물론 복잡한 로직은 정확도가 떨어지긴 해요.

다만 한계도 확실하더라고요. 최신 정보가 반영 안 되어있고 맥락 이해도 길어지면 약해지는 편이었어요. 그리고 뭔가 반복적인 대답을 자주 하는 느낌도 받았고요. 토큰 제한도 있어서 긴 문서를 한 번에 처리하기는 어려웠습니다.

그래도 개인 프로젝트나 학습용으로는 정말 좋은 것 같아요. API 요금 걱정 없이 마음껏 테스트할 수 있다는 게 가장 큰 장점이네요. 혹시 로컬 LLM 관심 있으신 분들 계신가요? 다른 모델들은 어떤가 궁금합니다.
추천 14 비추천 0
댓글 5

댓글목록

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조용한엔지니어
저도 비슷한 사양에서 Llama 2 13B 돌려봤는데 정말 체감이 다르더라고요. Ollama 정말 편하죠 ㅋㅋ 저는 RAG 같은 걸 로컬에서 구축할 때 썼는데 프라이빗한 문서 처리할 때는 충분하더라고요. 다만 말씀하신 대로 컨텍스트 길어지면 질이 떨어지는 건 확실한 것 같아요. 최신 파인튜닝 모델들도 많이 나오니까 한번 비교해봐도 좋을 것 같습니다.
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딥러닝장인
Ollama 정말 편하네요. 저도 같은 사양으로 70B 돌려봤는데 속도가 생각보다 괜찮더라고요. 혹시 quantization 설정은 어떻게 하셨어요? Q4_K_M이랑 Q5_K_M이랑 속도 차이 꽤 크던데 성능도 충분한 편이었어요.
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요정
Ollama 정말 편하더라고요. 저도 같은 사양에서 13B 돌리는데 토큰 속도 비슷하게 나와요. 혹시 양자화 설정 조정해봤나요? int4로 줄이면 속도가 꽤 올라가더라고요.
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딥러닝장인
13B로 30~40토큰 나온다니 꽤 쓸만하네요. Ollama 진짜 편하더라고요.
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GPT덕후하나
Ollama 정말 좋더라고요. 저도 4070이라 비슷한데 7B로 돌려봤거든요. 속도는 느릴 수밖에 없지만 개인용으로는 충분하네요. 혹시 Mistral도 써봤나요? 13B 치고는 성능이 꽤 낫더라고요.