이동 중 로컬 추론을 위한 초보적인 방법
요약
이 글은 고성능 하드웨어 구성의 한계를 극복하고, llama.cpp와 같은 도구를 활용하여 로컬 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)을 구동하는 방법을 다룹니다. 특히 Qwen3.6 35B A3B와 같은 모델을 낮은 사양의 장비에서도 테스트하며 개발 경험을 공유합니다.
핵심 포인트
- llama.cpp를 활용하여 로컬 환경에서 LLM 추론을 시도할 수 있습니다.
- 성능이 떨어지는 하드웨어 구성에서도 모델 파라미터 조정을 통해 실험이 가능합니다.
- 최근 추가된 llama.cpp의 경량 웹 UI가 유용하며, 도구 호출 기능도 흥미롭습니다.
많은 사람이 노트북에 eGPU를 연결해서 게임을 하지만, 저는 Qwen3.6 35B A3B 모델의 일회성으로 성능이 떨어지는 하드웨어 구성을 위해 llama cpp 파라미터를 만지고 있습니다. 제가 재미를 느끼고 있는지 아닌지는 모르겠지만, llama bench 실행은 시간을 보내기에 확실히 좋은 방법인 것 같습니다. p.s. 최근 추가된 llama cpp의 내장 경량 웹 UI가 정말 마음에 듭니다. 도구 호출 기능이 이미 문서화되었듯이 안전하지는 않지만(샌드박싱 없음), 가지고 놀기에는 정말 재미있습니다.
하드웨어:
- 1360p, 지난 5년간 성능과 발열 면에서 저의 숙적입니다.
- 32GB LPDDR5 6400MT
- AXLE의 1슬롯 3050 6GB
- TH3P4 Lite + 120W DC brick (제출자: /u/jupiterbjy) [링크] [댓글]
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