Apple Silicon MLX 기반 Llama 3 도입으로 개인 건강 데이터 Zero-Leak AI 구현

Context

민감한 생체 데이터의 클라우드 전송으로 인한 Privacy 침해 위험 및 데이터 유출 가능성 존재. 기존 Cloud LLM 의존 구조는 네트워크 지연 시간 발생과 API 비용 증가라는 병목 지점을 가짐.

Technical Solution

• Apple HealthKit의 HKQuery를 통한 로컬 생체 데이터 추출 및 Sandbox 외부로의 JSON Export 구조 설계
• MLX 프레임워크 채택을 통한 Apple Silicon Unified Memory Architecture 활용으로 GPU/CPU 간 데이터 복사 오버헤드 제거
• Llama 3 8B 모델의 4-bit Quantization 적용을 통한 메모리 점유율 최적화 및 추론 속도 향상
• AMX(Apple Matrix) Co-processor 기반 가속을 통한 로컬 환경 내 밀리초 단위 Inference 구현
• LoRA(Low-Rank Adaptation)를 통한 약 50MB 규모의 경량 Adapter 생성으로 개인별 건강 이력 특화 Fine-Tuning 수행