AI의 매력은 부인할 수 없습니다. ChatGPT, Google의 Gemini, 그리고 곧 출시될 Apple Intelligence는 전례 없는 기능을 제공하지만, 중요한 의존성이 있습니다: 지속적인 인터넷 연결입니다. 개인 정보를 우선시하고, 향상된 성능을 추구하며, AI 상호 작용을 사용자 정의하려는 개인들에게는 DeepSeek, Google의 Gemma, Meta의 Llama와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 맥에서 직접 실행하는 것이 설득력 있는 대안이 됩니다.
LLM을 로컬에서 실행한다는 개념은 다소 어려워 보일 수 있지만, 적절한 도구를 사용하면 놀라울 정도로 접근하기 쉽습니다. 이 가이드는 DeepSeek 및 기타 주요 LLM을 맥에서 로컬로 실행하는 과정을 설명하며, 최소한의 기술 전문 지식이 필요합니다.
로컬 LLM 실행의 장점
향상된 개인 정보 보호 및 보안
로컬 LLM 실행의 가장 중요한 장점은 제공되는 향상된 개인 정보 보호 및 보안입니다. 외부 서버와 독립적으로 작동함으로써 데이터에 대한 완전한 제어를 유지하여 민감한 정보가 안전한 환경 내에 유지되도록 합니다. 이는 기밀 또는 독점 데이터를 처리할 때 특히 중요합니다.
뛰어난 성능 및 비용 효율성
로컬 LLM 실행은 클라우드 기반 처리와 관련된 대기 시간을 제거하여 성능상의 이점을 제공합니다. 이는 더 빠른 응답 시간과 더 원활한 사용자 경험으로 이어집니다. 또한 클라우드 기반 LLM 서비스와 관련된 반복적인 API 요금을 없애므로 시간이 지남에 따라 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.
맞춤형 AI 경험
LLM을 로컬에서 실행하면 독점 데이터로 학습시켜 특정 요구 사항에 정확하게 맞게 응답을 조정할 수 있습니다. 이 사용자 정의는 새로운 수준의 AI 유틸리티를 잠금 해제하여 고유한 요구 사항을 충족하는 고도로 전문화된 AI 솔루션을 만들 수 있습니다. 업무 관련 작업에 DeepSeek 또는 기타 LLM을 활용하려는 전문가에게 이 접근 방식은 생산성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
개발자 역량 강화
개발자에게 로컬 LLM 실행은 실험 및 탐색을 위한 샌드박스 환경을 제공합니다. LLM을 로컬에서 실행함으로써 개발자는 기능에 대한 더 깊은 이해를 얻고 워크플로에 통합하는 혁신적인 방법을 식별할 수 있습니다. 필요한 기술 전문 지식을 갖춘 개발자는 이러한 AI 모델을 활용하여 에이전트 도구를 구성하고 작업을 자동화하고 프로세스를 간소화할 수도 있습니다.
맥에서 로컬 LLM 실행을 위한 최소 요구 사항
일반적인 믿음과는 달리 LLM을 로컬에서 실행하는 데 많은 양의 RAM을 갖춘 고급 맥이 필요하지 않습니다. 최소 16GB의 시스템 메모리가 있는 모든 Apple 실리콘 기반 맥에서 LLM을 로컬에서 실행할 수 있습니다. 기술적으로 8GB의 메모리로도 충분하지만 시스템 성능이 눈에 띄게 저하됩니다.
LLM은 다양한 구성으로 제공되며, 각 구성마다 매개변수 수가 다릅니다. LLM에 매개변수가 많을수록 더 복잡하고 지능적입니다. 그러나 이는 AI 모델이 효과적으로 실행하려면 더 많은 저장 공간과 시스템 리소스가 필요하다는 의미이기도 합니다. 예를 들어 Meta의 Llama는 700억 개의 매개변수가 포함된 버전을 포함하여 여러 변형으로 제공됩니다. 이 모델을 실행하려면 40GB 이상의 여유 저장 공간과 48GB 이상의 시스템 메모리가 있는 맥이 필요합니다.
최적의 성능을 위해 70억 또는 80억 개의 매개변수가 있는 DeepSeek와 같은 LLM을 실행하는 것을 고려하십시오. 이는 16GB의 시스템 메모리가 있는 맥에서 원활하게 실행되어야 합니다. 더 강력한 맥에 액세스할 수 있는 경우 특정 요구 사항에 더 적합한 모델을 실험해 볼 수 있습니다.
LLM을 선택할 때 의도한 사용 사례를 고려하는 것이 중요합니다. 일부 LLM은 추론 작업에 탁월하고, 다른 LLM은 코딩 쿼리에 더 적합합니다. 일부는 STEM 관련 대화에 최적화되어 있고, 다른 LLM은 다중 턴 대화 및 장문맥 일관성을 위해 설계되었습니다.
LM Studio: 로컬 LLM 실행을 위한 사용자 친화적인 솔루션
DeepSeek 및 Llama와 같은 LLM을 맥에서 로컬로 실행하는 접근 가능한 방법을 찾고 있다면 LM Studio가 훌륭한 시작점이 될 수 있습니다. 이 소프트웨어는 개인 용도로 무료로 사용할 수 있습니다.
다음은 LM Studio를 시작하는 단계별 가이드입니다.
LM Studio 다운로드 및 설치: 공식 웹사이트에서 LM Studio를 다운로드하여 맥에 설치합니다. 설치가 완료되면 애플리케이션을 실행합니다.
모델 선택:
- 주요 목표가 DeepSeek를 로컬에서 실행하는 것이라면 온보딩 프로세스를 완료하고 모델을 다운로드할 수 있습니다.
- 또는 온보딩 프로세스를 건너뛰고 다운로드 및 설치하려는 LLM을 직접 검색할 수 있습니다. 이렇게 하려면 LM Studio 상단의 검색 막대를 클릭하여 “로드할 모델 선택”을 묻는 메시지를 표시합니다.
- LM Studio의 오른쪽 하단에 있는 설정 톱니바퀴를 클릭하여 사용 가능한 LLM 목록을 탐색할 수도 있습니다. 나타나는 창에서 왼쪽의 “모델 검색” 탭을 선택합니다. 키보드 단축키 Command + Shift + M을 사용하여 이 창에 직접 액세스할 수도 있습니다.
모델 다운로드:
- 모델 검색 창에는 다운로드할 수 있는 AI 모델의 포괄적인 목록이 표시됩니다.
- 오른쪽 창에는 각 모델에 대한 간략한 설명과 토큰 제한을 포함한 자세한 정보가 제공됩니다.
- DeepSeek, Meta의 Llama, Qwen 또는 phi-4와 같이 사용하려는 LLM을 선택합니다.
- 오른쪽 하단의 “다운로드” 버튼을 클릭하여 다운로드 프로세스를 시작합니다.
- 여러 LLM을 다운로드할 수 있지만 LM Studio는 한 번에 하나의 모델만 로드하고 실행할 수 있습니다.
다운로드한 LLM 사용
LLM 다운로드가 완료되면 LM Studio의 미션 컨트롤 창을 닫습니다. 그런 다음 상단 검색 막대를 클릭하고 최근에 다운로드한 LLM을 로드합니다.
AI 모델을 로드할 때 LM Studio를 사용하면 컨텍스트 길이 및 CPU 스레드 풀 크기를 포함한 다양한 설정을 구성할 수 있습니다. 이러한 설정에 대해 잘 모르는 경우 기본값으로 둘 수 있습니다.
이제 질문을 하거나 다양한 작업에 사용하여 LLM과 상호 작용을 시작할 수 있습니다.
LM Studio를 사용하면 LLM과 여러 개의 개별 채팅을 유지할 수 있습니다. 새 대화를 시작하려면 상단의 도구 모음에서 “+” 아이콘을 클릭합니다. 이 기능은 여러 프로젝트에 LLM을 동시에 사용하는 경우에 특히 유용합니다. 폴더를 만들어 채팅을 정리할 수도 있습니다.
시스템 리소스 관리
AI 모델이 과도한 시스템 리소스를 소비하는 것이 걱정된다면 LM Studio의 설정을 조정하여 이를 완화할 수 있습니다.
키보드 단축키 Command + ,를 사용하여 LM Studio의 설정에 액세스합니다. 그런 다음 “모델 로딩 안전 장치” 설정이 “엄격”으로 설정되어 있는지 확인합니다. 이 설정은 LLM이 맥에 과부하를 걸지 않도록 합니다.
하단 도구 모음에서 LM Studio 및 다운로드한 LLM의 리소스 사용량을 모니터링할 수 있습니다. CPU 또는 메모리 사용량이 너무 높으면 리소스 소비를 줄이기 위해 매개변수 수가 적은 AI 모델로 전환하는 것을 고려하십시오.
성능 고려 사항
로컬에서 실행되는 LLM의 성능은 맥의 하드웨어 사양, LLM의 크기 및 수행되는 작업의 복잡성을 포함한 여러 요인에 따라 달라질 수 있습니다.
구형 Apple 실리콘 맥도 LLM을 원활하게 실행할 수 있지만 더 많은 시스템 메모리와 강력한 프로세서를 갖춘 최신 맥은 일반적으로 더 나은 성능을 제공합니다.
저장 공간 관리
맥의 저장 공간이 빠르게 채워지지 않도록 실험이 끝나면 원치 않는 LLM을 삭제하는 것이 중요합니다. LLM은 상당히 클 수 있으므로 여러 모델을 다운로드하면 상당한 저장 공간을 빠르게 소비할 수 있습니다.
LM Studio를 넘어: 다른 옵션 탐색
LM Studio는 LLM을 로컬에서 실행하는 편리하고 사용자 친화적인 방법을 제공하지만 사용 가능한 유일한 옵션은 아닙니다. llama.cpp와 같은 다른 도구 및 프레임워크는 더 고급 기능과 사용자 정의 옵션을 제공합니다. 그러나 이러한 옵션은 일반적으로 설정하고 사용하는 데 더 많은 기술 전문 지식이 필요합니다.
로컬 AI의 미래
LLM을 로컬에서 실행할 수 있는 기능은 AI와 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으킬 것입니다. LLM이 더욱 효율적이고 접근 가능해짐에 따라 사용자에게 더 나은 개인 정보 보호, 제어 및 사용자 정의를 제공하는 로컬 AI 애플리케이션이 확산될 것으로 예상할 수 있습니다.
개인 정보를 중시하는 개인, AI 실험을 추구하는 개발자, 생산성 향상을 원하는 전문가 등 맥에서 LLM을 로컬에서 실행하면 가능성의 세계가 열립니다.