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API연동

로컬 LLM 돌려봤는데 생각보다 쓸만하네요

오늘도살자 2026.10.28 07:15 조회 176 추천 5 댓글 1건
요즘 클라우드 API 비용이 장난 아니라서 ollama로 mistral 돌려봤어요. 처음엔 그냥 장난 반으로 시작했는데 생각보다 괜찮더라고요. 물론 gpt-4 같은 수준은 아니지만 코드 리뷰나 문서 작성, 간단한 로직 설명 정도는 충분히 쓸 수 있습니다.

우려했던 부분은 응답 속도인데 4090으로 돌리니까 실시간은 아니어도 기다릴 만한 수준이네요. 다만 복잡한 추론이나 긴 컨텍스트 처리할 땐 약간 버벅대는 게 느껴집니다. 특히 토큰 수가 많아지면 더 느려지더라고요.

비용 절감 측면에선 확실히 메리트가 있는데, 동시성 처리나 프로덕션 레벨에서는 아직 실용성이 떨어지는 것 같아요. 개인 프로젝트나 내부용으로 쓰기엔 좋지만 서비스에 직접 붙이려면 고민이 좀 필요할 것 같습니다. 혹시 비슷하게 사용 중이신 분 계신가요?
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댓글 1

댓글목록

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딥러닝장인
저도 비슷한 상황이라 공감이 많이 되네요. 저는 llama2로 테스트 중인데 mistral이 코드 쪽에선 좀 더 낫다는 평가들이 많더라고요. 동의하는 부분은 토큰 수 증가에 따른 지연인데, 이게 배치 처리로 어느 정도 보완은 되지만 실시간성이 필요한 곳엔 한계가 있더라고요. 프로덕션에 쓰려면 결국 캐싱이나 프롬프트 최적화가 필수인 것 같습니다. 혹시 quant 버전 테스트해보셨어요? Q4나 Q5로 내려가면 속도는 좀 나은데 정확도 트레이드오프가 생기거든요.