8GB RAM 환경에서 Gemma 4 E2B를 통한 로컬 멀티모달 분석 구현

Context

고성능 GPU나 대용량 메모리가 없는 저사양 컨슈머 하드웨어 환경에서의 LLM 구동 제약 존재. 기존 모델들은 벤치마크 중심 설계로 인해 실제 열악한 이미지 품질이나 희귀 언어 처리 등 실세계 엣지 케이스 대응력 부족.

Technical Solution

• 2B 파라미터 규모의 Edge Model(E2B) 채택을 통한 8GB RAM 내 메모리 풋프린트 최적화
• weights 다운로드 기반의 Local Inference 구조를 통한 데이터 프라이버시 확보 및 API 비용 제거
• 멀티모달 비전 설계를 통해 저해상도 및 다중 압축된 이미지 내 텍스트 패턴을 식별하는 강건한 분석 로직 구현
• Mixture-of-Experts(MoE)와 Dense 구조의 라인업 세분화로 하드웨어 가용 자원에 따른 모델 선택 최적화
• Ollama 기반의 로컬 서빙 레이어를 활용한 추론 환경 구축