Gemma 4 E2B 기반 온디바이스 AI 서버 구축 및 7-8 TPS 달성

I Ran an AI Model on My Phone. No Cloud. No API Keys. Just Gemma 4 and Termux.

Okeke Chukwudubem2026년 5월 12일5분intermediate

AI 요약

Context

클라우드 의존적인 LLM 아키텍처로 인한 네트워크 비용 및 프라이버시 문제 발생. 특히 인프라 환경이 열악한 지역에서 API 기반 AI 서비스 접근의 물리적 제약 존재.

Technical Solution

Termux Linux 환경 구축을 통한 Android OS 상의 로컬 런타임 확보
Ollama 프레임워크 기반의 Gemma 4 E2B 모델 최적화 및 배포
2.3B 파라미터 및 128K Context Window 모델 채택을 통한 모바일 메모리 제약 해결
Port 11434 기반의 Local API 노출로 모바일 기기를 Edge Server로 전환하는 구조 설계
Foreground 프로세스 유지 및 전원 공급을 통한 Android OS의 Aggressive Memory Management 회피

실천 포인트

- 기기 RAM 용량에 따른 모델 선정(12GB 미만 E2B, 12GB 이상 E4B) - Thermal Throttling 방지를 위한 Request Batching 전략 수립 - OS의 프로세스 킬 방지를 위한 Foreground 서비스 설정 및 전원 관리 최적화 - 네트워크 단절 환경을 고려한 Offline-First AI 파이프라인 설계 검토

태그

#Gemma 4 #Edge Computing #Ollama #LLM #On-Device AI

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