데브허브 | DEVHUB | The Easiest Ways to Run LLMs Locally

Docker Model Runner는 Docker Desktop에 직접 내장되어 LLM을 로컬에서 쉽게 실행하고 관리할 수 있는 혁신적인 방법입니다. 🐳
CUDA 드라이버나 복잡한 GPU 설정 없이도, Docker가 자동으로 시스템 GPU(Apple M-시리즈, Nvidia, Qualcomm)를 활용하여 최적의 성능을 제공합니다. 🚀
모델은 컨테이너 내부가 아닌 호스트 운영 체제에서 직접 실행되어, GPU 및 메모리 같은 시스템 리소스에 직접 접근하여 최대 성능을 발휘합니다. 💻
OpenAI와 호환되는 API(포트 12434)를 제공하여, 기존 OpenAI 라이브러리나 익숙한 방식으로 모델과 쉽게 상호작용할 수 있습니다. 🤖
Docker Hub 또는 Hugging Face에서 LLM 모델을 직접 가져오거나(pull), 사용자 정의 모델을 패키징하고 푸시할 수 있습니다. 📦
Ollama와 달리 모델이 호스트 시스템에서 직접 실행되어 더 나은 성능을 제공하며, Docker 생태계와의 긴밀한 통합으로 AI 애플리케이션 배포를 간소화합니다. 💡
Docker 컨테이너 내부에서 모델 러너와 상호작용 시 host.docker.internal URL을 사용하여 호스트 머신의 모델에 접근, 컨테이너화된 AI 앱 개발에 용이합니다. 🔗
Docker Desktop 설치 후 '베타 기능'에서 모델 러너를 활성화하고 호스트 측 TCP 지원을 켜는 간단한 설정만으로 즉시 사용 가능합니다. ✅

The Easiest Ways to Run LLMs Locally - Docker Model Runner Tutorial