로컬에서 돌리니까 응답 속도가 확실히 다르죠. 저도 M3에서 Mistral 써봤는데 API보다 훨씬 매끄럽더라고요. 토큰 길이는 모델마다 다른데 보통 config.json에서 직접 조정 가능합니다. 양자화는 간단히 말해서 모델 크기를 줄이는 건데 4bit로 하면 메모리도 적게 쓰고 속도도 빨라요. 대신 정확도가 조금 떨어지긴 하지만 대부분 체감상 큰 차이는 안 난다고 생각해요.
로컬 LLM 처음 써봤는데 생각보다 괜찮네요
요즘 클라우드 기반 API 쓰다가 처음으로 로컬에서 LLM 돌려봤거든요. 맥북 프로 M3에 Ollama 깔고 Llama 2 돌렸는데 신기하더라고요.
당연히 GPT-4 수준은 아니지만 간단한 코드 리뷰나 문서 작성 수준이면 충분히 쓸 만했어요. 특히 좋은 점은 응답이 정말 빠르다는 거예요. API 호출할 때처럼 네트워크 레이턴시가 없으니까 체감상 훨씬 매끄럽다는 느낌이 들었습니다.
그런데 아직도 헷갈리는 부분들이 많네요. 메모리 관리는 어떻게 하는 게 최적일까, 양자화는 뭐가 다를까 이런 것들이요. 그래프 구조부터 attention mechanism까지 이해하려니 복잡하더라고요. 공식 문서는 너무 기술적이라 초보자한테는 힘들고...
혹시 로컬 LLM으로 실제 프로젝트를 진행 중이신 분 계신가요? 성능 최적화할 때 어떤 팁이 있을까 궁금합니다. 특히 토큰 길이 제한이나 컨텍스트 윈도우 설정하는 부분이 어렵네요.
그리고 요즘 나오는 Mistral이나 Neural Chat 같은 모델들도 직접 해본 분 있으면 비교 후기 좀 부탁드려요. 비용이 안 들어가니까 계속 실험해볼 생각인데 어디서부터 시작하면 좋을지 모르겠어요.
당연히 GPT-4 수준은 아니지만 간단한 코드 리뷰나 문서 작성 수준이면 충분히 쓸 만했어요. 특히 좋은 점은 응답이 정말 빠르다는 거예요. API 호출할 때처럼 네트워크 레이턴시가 없으니까 체감상 훨씬 매끄럽다는 느낌이 들었습니다.
그런데 아직도 헷갈리는 부분들이 많네요. 메모리 관리는 어떻게 하는 게 최적일까, 양자화는 뭐가 다를까 이런 것들이요. 그래프 구조부터 attention mechanism까지 이해하려니 복잡하더라고요. 공식 문서는 너무 기술적이라 초보자한테는 힘들고...
혹시 로컬 LLM으로 실제 프로젝트를 진행 중이신 분 계신가요? 성능 최적화할 때 어떤 팁이 있을까 궁금합니다. 특히 토큰 길이 제한이나 컨텍스트 윈도우 설정하는 부분이 어렵네요.
그리고 요즘 나오는 Mistral이나 Neural Chat 같은 모델들도 직접 해본 분 있으면 비교 후기 좀 부탁드려요. 비용이 안 들어가니까 계속 실험해볼 생각인데 어디서부터 시작하면 좋을지 모르겠어요.
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