Gemma 4 26B-A4B-MXFP4 기반 Local Coding Agent의 실무 적용성 검증
I Used Gemma 4 as a Local Coding Agent With OpenCode. Here’s What Happened
Forge Gateway 기반 Gemma 4 교체 및 모델 마이그레이션 아키텍처 검증
I Put Gemma 4 Behind My Homelab AI Gateway. This Is the Beginning.
Optane PMem 기반 768GB 메모리 확장을 통한 1T 파라미터 LLM 로컬 구동
Discontinued Optane Local LLM Powers a Kimi K2.5 Desktop Run
llama.cpp 기반 iOS 온디바이스 Multimodal LLM JSON 추출 파이프라인 구현
Local Multimodal LLM on iOS with `llama.cpp` (Swift + ObjC++)
llama.cpp 직결을 통한 제어권 확보 및 Qwen 3.5 206.7 tok/s 달성
Model Showdown Round 3: Ditching Ollama in Favor of llama.cpp
512MB RAM 기반 Windows XP 환경의 Offline LLM 구현
I built an offline LLM that runs on Windows XP with 512MB RAM — no GPU, no cloud, free forever
KV Cache 고려 VRAM 정밀 계산 기반의 Local LLM 최적 운용 체계 구축
How to Stop Drowning in Open Model Releases and Actually Run One Locally
M5 Max 기반 TurboQuant 적용으로 35B 모델 1M 토큰 컨텍스트 구현
TurboQuant on a MacBook Pro: two findings the upstream discussion missed
Jetson Orin Nano 8GB 기반 Gemma 4 VLA의 Local-first 최적화 구현
Gemma 4 VLA chạy cục bộ trên Jetson Orin Nano 8GB
Jetson Orin Nano 8GB 기반 Gemma 4 VLA 로컬 추론 시스템 구현
Gemma 4 VLA Demo on Jetson Orin Nano Super
Qwen3.6-Max-Preview: 에이전틱 코딩과 세계 지식이 강화된 차세대 모델
Qwen3.6-Max 및 MoE 모델을 활용한 로컬 추론 최적화와 Cost-Efficient 코딩 워크플로우 분석
Qwen3.6 MoE 모델을 통한 고비용 API 대체 및 Local LLM 효율성 검증
Qwen3.6-35B-A3B Runs on My Laptop and Draws Better Than Claude Opus 4.7
Qwen3.6-35B MoE 도입을 통한 로컬 추론 효율 극대화 및 비용 96% 절감
Qwen3.6-35B-A3B corre en mi laptop y dibuja mejor que Claude Opus 4.7
Qwen3.6-35B MoE 도입 통한 Local LLM 비용 96% 절감 및 공간 표현력 확보
Qwen3.6-35B-A3B corre en mi laptop y dibuja mejor que Claude Opus 4.7
로컬 LLM 생태계에는 Ollama가 필요하지 않다
llama.cpp 대비 처리량 70% 낮은 Ollama의 폐쇄적 아키텍처 분석
Docker VM 제거를 통한 RAM 오버헤드 4GB 절감 및 콜드 스타트 1초 미만 달성
Ollama Chat Without Docker: Native Mac Alternatives to Open WebUI
소비자용 GPU에서 Speculative Decoding이 무용지물인 이유
I tested speculative decoding on my home GPU cluster. Here's why it didn't help.
OCI 표준과 OpenAI API로 구현한 로컬 LLM 추론 환경
Run Open Source AI Models with Docker Model Runner
Gemma 4 로컬 추론의 VRAM 한계와 KV Cache 최적화 전략
Gemma 4 & LLM Ops: Fine-Tuning, Local Inference, and VRAM Management
Gemma 4 출시 후 2시간 만에 로컬 프로덕션 환경 구축 및 버그 수정 적용 기록
Google Released Gemma 4 Yesterday. I Had It Fixing Real Bugs by Lunch.