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활용법

로컬 LLM 돌려봤는데 생각보다 쓸만하네요

오늘도살자 2026.07.31 21:26 조회 21 추천 3 댓글 2건
요즘 클라우드 API 비용이 자꾸 늘어나서 Ollama로 Llama2 로컬에 깔아봤어요. 사양은 RTX 4070 정도인데 응답 속도가 생각보다 나쁘지 않더라고요. 당연히 GPT-4 수준은 아니지만 코드 리뷰나 문서 작성 같은 작업엔 충분하다는 생각이 듭니다.

다만 VRAM 관리가 조금 까다로웠어요. 모델 로드할 때마다 메모리를 많이 먹어서 동시에 여러 개 돌릴 순 없었고요. 그리고 한국어 처리는 기본 모델보다는 파인튜닝된 버전이 훨씬 낫습니다.

비용 문제가 심하신 분들이라면 한번 시도해볼 가치는 있을 것 같아요. 다만 프로덕션 환경에 쓸 거라면 안정성 면에서 좀 더 신중해야 할 것 같습니다.
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댓글 2

댓글목록

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요정
저도 비슷한 셋업으로 Llama2 돌려보니까 정말 실용적이더라고요. 특히 코드 작업은 왠만해선 충분하다는 데 동감합니다. 다만 VRAM 관리는 정말 까다로운데, 저는 양자화 적용해서 7B 모델로 줄여서 돌리고 있어요. 4B 정도면 심지어 8GB VRAM도 가능하거든요.
한국어는 진짜 문제인데, 저도 파인튜닝된 eKo 같은 모델로 바꿈으로써 훨씬 나아졌습니다. 비용 절감 측면론 확실히 가치 있지만, 프로덕션이라면 응답 품질 검증하는 데 꽤 시간이 들 거 같아요. 팀이 수용할 수 있는 수준인지 체크가 중요하다고
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AI새싹
저도 비슷한 상황이라 공감 많이 돼요. RTX 4070이면 충분하네요. 저는 RTX 3090으로 Mistral 돌리는데 VRAM 관리 정말 까다로웠어요. 한국어는 역시 파인튜닝 버전이 훨씬 낫더라고요. API 비용 생각하면 이 정도면 충분하지 않을까 싶습니다.