에이전트 코딩에 로컬 LLM 활용하기

Context

클라우드 플래그십 모델의 사용량 기반 과금 전환과 가격 급등으로 인한 비용 부담 증가. SOTA 모델의 성능 향상 속도가 비용 상승분을 상쇄하지 못하는 경제적 병목 발생.

Technical Solution

• Deterministic Harness 도입을 통한 약한 모델의 품질 보강 및 코딩 정확도 제어
• Gemma 4 26B A4B MoE 아키텍처 채택으로 8~12GB VRAM 환경에서 최적의 추론 성능 확보
• KV Cache Quantization(K: Q8_0, V: Q4_0) 적용으로 GPU 메모리 요구량을 28.75GB에서 22.45GB로 최적화
• LM Studio의 JIT 로딩 및 TTL 설정을 통한 메모리 관리와 OpenAI 호환 API 기반의 에코시스템 통합
• 100k 이상의 Context Window 수동 확장을 통한 대규모 시스템 프롬프트 및 툴 정의 수용
• Llama.cpp 및 MLX 등 하드웨어 가속 런타임을 활용한 TTFT 및 TPS 최적화