AI 요약관련 정보

• AI를 로컬 환경에서 활용하는 것은 비용 절감, 편리함, 맞춤 제어, 오프라인 사용 가능성 등 다양한 이점을 제공합니다. 💡
• 현재 AI 생태계는 방대하고 파이썬 중심이어서 일반 개발자에게는 시작하기 복잡할 수 있습니다. 🤯
• 모델 학습(좌측)과 모델 활용(우측)으로 AI 개발 과정을 단순화하여, 애플리케이션 개발자는 모델 활용에 집중할 수 있습니다. ↔️
• Ollama, Ramal Lama, Podman AI Lab, LM Studio(부분 오픈소스), vLLM, TornadoVM(Java) 등 다양한 오픈소스(및 일부 비오픈소스) 도구로 LLM을 로컬에서 실행할 수 있습니다. 🛠️
• Hugging Face와 같은 플랫폼에서 수백만 개의 모델 중 사용 사례와 오픈소스 여부(라이선스, 학습 데이터 투명성)에 따라 적절한 모델을 선택하는 것이 중요합니다. 🎯
• 모델은 추론, 코딩 지원, 요약 등 특정 강점을 가지며, 'base', 'instruct', 'code'와 같은 태그를 통해 용도를 파악할 수 있습니다. 🏷️
• 로컬 모델이라도 악성 모델의 위험이 있으므로, 신뢰할 수 있는 출처의 모델을 사용하고 함수 호출 시 권한 부여에 주의해야 합니다. 🔒
• 모델 크기는 성능에 영향을 주지만, 로컬 환경에서는 '양자화(quantization)'를 통해 모델을 압축하여 리소스 부담을 줄이면서도 적절한 성능을 유지할 수 있습니다. 📏
• 로컬 AI 모델은 코드 어시스턴트와 같은 개발자 도구에 통합되어 토큰 비용 없이 효율적인 개발을 지원할 수 있습니다. 🧑‍💻