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Dev.toAI/ML
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Ollama 기반 Local LLM 구축을 통한 API 비용 제로화 및 프라이버시 확보
Hot To Run LLMs Locally
AI 요약
Context
Cloud 기반 LLM API 사용에 따른 지속적인 비용 증가와 데이터 프라이버시 유출 위험 존재. 네트워크 의존성으로 인한 오프라인 환경의 AI 접근 불가 및 API Rate Limit으로 인한 개발 생산성 저하 발생.
Technical Solution
- Ollama를 통한 LLM Runtime 로컬 환경 구축으로 외부 API 의존성 제거
- Qwen2.5-Coder 등 Task-Specific 모델 배포를 통한 코딩 및 리팩토링 최적화
- Continue.dev 플러그인 설정을 통한 IDE 내 Local Model 추론 인터페이스 통합
- Docker 기반 Open WebUI 배포로 독립적인 사용자 인터페이스 계층 분리
- 하드웨어 자원(GPU/RAM) 활용도를 고려한 모델 사이즈 선택 및 배포 전략 수립
실천 포인트
1. RAM 16GB 이상 및 SSD 환경 확보 여부 확인
2. Task 성격에 맞는 모델(Coding: Qwen/DeepSeek, General: Llama3) 선정
3. IDE(VS Code)와 Local LLM 간의 API Connection 설정 검증
4. GPU 가속 가능 여부에 따른 추론 속도(Latency) 테스트 수행