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GeekNewsAI/ML
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로컬 AI가 표준이 되어야 함
SystemLanguageModel 기반 로컬 AI 추론 워크플로우 설계
AI 요약
Context
클라우드 기반 LLM 의존성을 탈피하여 온디바이스 환경에서 AI 기능을 구현하려는 요구 증가. 네트워크 지연 시간 및 데이터 프라이버시 문제를 해결하기 위한 로컬 모델 실행 구조 필요.
Technical Solution
- FoundationModels 프레임워크 기반의 로컬 LLM 통합 구조 설계
- SystemLanguageModel.default를 통한 OS 레벨 최적화 모델 가용성 검증
- LanguageModelSession 객체를 활용한 세션 기반 프롬프트 컨텍스트 관리
- maximumResponseTokens 옵션 설정을 통한 추론 리소스 및 응답 길이 제어
- 비동기 await 패턴 적용으로 모델 추론 중 메인 스레드 블로킹 방지
실천 포인트
1. 모델 가용성(.availability) 확인 후 세션 생성 단계로 진입하는 가드 패턴 적용 여부 검토
2. maximumResponseTokens 설정을 통한 메모리 및 토큰 비용 최적화 설계
3. OS 기본 제공 모델과 커스텀 모델 간의 전환 가능성 고려한 추상화 계층 설계