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Dev.to헤드라인2026. 05. 24. 00:04

Mac에서 Claude Code 사용 시 Qwen2.5-Coder가 너무 느린 문제와 해결 방법

요약

Mac 환경에서 Claude Code와 Qwen2.5-Coder를 함께 사용할 때 발생하는 속도 저하 문제의 원인을 분석하고 해결책을 제시합니다. Apple Silicon의 GPU 가속을 활용하기 위한 Ollama 최적화 방법을 다룹니다.

핵심 포인트

  • Mac에서 로컬 모델 사용 시 Apple Silicon 가속 미활성화가 속도 저하의 주원인
  • Ollama 최신 버전 업데이트를 통한 Apple Silicon 최적화 확인 필요
  • 4-bit 또는 8-bit 양자화 모델 사용으로 메모리 대역폭 병목 현상 완화
  • GPU 가속(Metal acceleration) 활성화를 통한 추론 성능 향상

Mac에서 Claude Code를 사용할 때 Qwen2.5-Coder가 너무 느리게 느껴지시나요? 제가 이 문제를 해결할 수 있는 방법을 찾았습니다.

Claude Code는 Anthropic에서 출시한 명령줄 인터페이스 (CLI) 도구로, 개발자가 터미널에서 직접 코드를 작성하고 수정할 수 있게 해줍니다. 이 도구는 다양한 모델과 연결할 수 있지만, 로컬 모델을 사용할 때 성능 저하를 경험할 수 있습니다.

제가 테스트한 결과, Mac에서 Qwen2.5-Coder를 사용할 때 응답 속도가 매우 느렸습니다. 이는 주로 모델의 추론 (Inference) 방식이나 하드웨어 가속 설정과 관련이 있습니다.

[IMG:1]

문제의 원인

문제의 핵심은 모델이 Mac의 Apple Silicon (M1/M2/M3 칩) 아키텍처를 최적으로 활용하지 못하고 있다는 점입니다. 기본 설정으로는 CPU를 과도하게 사용하거나, GPU 가속 (Metal acceleration)이 제대로 활성화되지 않아 속도가 저하됩니다.

해결 방법: Ollama 설정 최적화

이 문제를 해결하는 가장 효과적인 방법은 Ollama를 사용하여 모델을 실행하고, Claude Code가 이를 호출할 때의 설정을 조정하는 것입니다.

  1. Ollama 업데이트: 최신 버전의 Ollama를 설치하여 Apple Silicon 최적화 패치가 적용되었는지 확인하세요.
  2. 모델 양자화 (Quantization) 확인: 너무 큰 모델보다는 4-bit 또는 8-bit 양자화된 모델을 사용하여 메모리 대역폭 (Memory bandwidth) 병목 현상을 줄이세요.
  3. 환경 변수 설정: 터미널에서 모델 실행 시 GPU 가속이 우선시되도록 설정을 확인합니다.

[IMG:2]

결과

이 설정을 적용한 후, Qwen2.5-Coder의 응답 속도가 눈에 띄게 향상되었습니다. 이제 Claude Code 환경에서도 로컬 모델을 사용하여 원활한 코딩 경험을 누릴 수 있습니다.

[IMG:3]

만약 여전히 속도가 느리다면, 사용 중인 RAM 용량이 모델을 로드하기에 충분한지 확인해 보시기 바랍니다.

AI 자동 생성 콘텐츠

본 콘텐츠는 Dev.to AI tag의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.

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