WebGPU와 Llama-3로 구현하는 데이터 유출 제로의 로컬 의료 분석 AI

Context

민감한 의료 데이터의 외부 서버 전송에 따른 개인정보 유출 위험 존재. 클라우드 기반 LLM 사용 시 발생하는 데이터 프라이버시 침해 문제 해결 필요. 브라우저 환경 내 독립적인 추론 환경 구축이 시급한 상황.

Technical Solution

• WebGPU API를 활용해 브라우저가 사용자 기기의 GPU 자원에 직접 접근하는 가속 구조 설계
• Llama-3-8B 모델을 4-bit Quantization(q4f16_1) 처리하여 브라우저 메모리 제약 해결 및 로딩 최적화
• WebLLM 엔진을 통한 모델 가중치의 브라우저 캐시(IDB) 저장 및 로컬 추론 파이프라인 구축
• 시스템 프롬프트를 활용한 구조적 추출 로직 설계로 LLM의 자유 형식 응답을 정형화된 JSON 형태로 강제
• React 기반 인터페이스와 WebGPU 지원 여부 체크 로직을 포함한 폴백(Fallback) 전략 적용

Key Takeaway

데이터 프라이버시가 핵심인 도메인에서는 추론 주체를 서버에서 클라이언트 에지(Edge)로 이동시켜 보안성과 비용 효율성을 동시에 확보하는 설계 전략이 유효함.