PC를 로컬 AI 허브로 사용하는 방법: 실용적이고 비교적인 가이드

¿PC를 로컬 AI 허브로 사용하는 방법은? 인공지능은 더 이상 대기업이나 클라우드 전문가만의 전유물이 아닙니다. 점점 더 많은 사용자가 텍스트 생성부터 창의적 또는 기술적 프로세스 자동화까지 다양한 작업에 대해 개인 컴퓨터에서 직접 AI 솔루션을 활용하고자 하며, 이 모든 작업을 최대한 개인 정보 보호와 외부 서버에 의존하지 않고 수행하고자 합니다. PC를 로컬 AI 허브로 전환 이는 저렴한 가격으로 구입할 수 있으며, 최신 장비가 없더라도 거의 모든 애호가, 전문가, 학생이 이용할 수 있습니다.

이 글에서는 자신의 컴퓨터를 AI 생태계의 핵심으로 전환하는 방법을 알아보겠습니다. 가장 권장되는 소프트웨어 대안, 하드웨어, 모델, 기능에 대한 주요 고려 사항, 그리고 개인정보 보호와 개인화 측면에서 로컬 AI를 활용하는 이점을 살펴보겠습니다. 더불어 LLM 모델, 앱, 리소스를 선택, 설치하고 최대한 활용하는 방법을 안내해 드리고, 최고의 프로그램을 비교하며 Windows, Mac, Linux 등 어떤 플랫폼에서든 AI 경험을 원활하고 안전하게 만드는 팁을 제공해 드립니다.

PC를 로컬 AI 허브로 사용하는 이유는 무엇입니까?

컴퓨터를 중앙 AI 플랫폼으로 사용하면 클라우드 서비스로는 얻기 힘든 이점을 얻을 수 있습니다. 가장 중요한 이유 중 하나는 개인 정보 보호입니다. 클라우드에서 채팅봇과 상호 작용할 때 데이터와 요청은 타사 서버에 저장되고 회사에서 보안 조치를 구현하더라도 누출이나 오용의 위험은 항상 존재합니다.. 정보를 현지에서 처리한다는 것은 사용자가 자신의 데이터를 완벽하게 제어할 수 있다는 것을 의미합니다. 다른 사람은 귀하의 질문, 답변 또는 파일에 접근할 수 없습니다.

또 다른 큰 장점은 인터넷 연결이 필요 없다는 것입니다. 온프레미스 시스템을 사용하면 연결 상태가 불안정하거나, 서비스 범위가 좁은 지역에 거주하거나, 보안상의 이유로 오프라인으로 작업하고 싶은 경우에도 AI 기능을 사용할 수 있습니다. 또한, 사용자 정의가 훨씬 더 다양해졌습니다. 자신에게 가장 적합한 모델을 선택하고, 필요에 맞게 사용자 정의하고, 모든 매개변수를 세부적으로 조정할 수 있습니다. 이는 기존의 클라우드 서비스에서는 거의 불가능한 일입니다.

경제적인 측면도 그다지 중요하지 않습니다. 클라우드 서비스는 무료 버전을 제공하지만, 고급 사용에는 구독, 토큰 결제 또는 리소스 소비가 필요합니다. 로컬로 작업할 경우 유일한 제한은 하드웨어 용량입니다.

시작하려면 무엇이 필요한가요? 하드웨어 및 기본 요구 사항

AI를 다루는 데 최첨단 컴퓨터나 초강력 GPU가 필요하다는 생각은 이제 과거의 일이 되었습니다. 현재 언어 모델은 가정용 컴퓨터에서 실행되도록 최적화되었으며, 특히 양자화된 언어 모델의 경우 많은 언어 모델이 최적화되었습니다. 전용 그래픽 카드 없이도 실행 가능CPU만을 사용합니다.

원활한 작동과 즐거운 경험을 위해서는 최소 8~16GB의 RAM을 사용하는 것이 좋습니다. 그리고 상당히 현대적인 프로세서(5세대 이상의 Core i7 또는 i4, 또는 Ryzen과 동급). 더 큰 모델을 다루거나 더 빠른 성능을 원한다면 XNUMXGB VRAM이 장착된 GPU가 큰 차이를 만들어냅니다. 특히 이미지 생성이나 매우 긴 텍스트 응답과 같은 작업에서는 더욱 그렇습니다.

Mac에서는 Apple M1 칩 이상도 매우 빠른 응답 시간을 제공하는 로컬 LLM 모델을 지원합니다. 간단히 말해, PC나 노트북이 7년 이하라면 로컬 AI를 실험해 볼 수 있을 것입니다.

PC를 로컬 AI 허브로 전환하려면 어떤 앱과 플랫폼이 필요합니까?

로컬 AI 시스템의 핵심은 하드웨어와 AI 모델 간의 격차를 메우는 특수 애플리케이션입니다. 사용 편의성, 성능, 유연성 면에서 가장 주목할 만한 제품은 다음과 같습니다.

• GPT4모두: 가장 인기 있고 친절한 옵션 중 하나입니다. 다양한 언어 모델을 다운로드하고 설치하고, 이들과 상호 작용하고, 다양한 매개변수를 구성할 수 있습니다. 이 프로그램은 여러 플랫폼(Windows, Mac, Linux)에서 실행되며, 설치 과정도 다른 데스크톱 프로그램과 마찬가지로 간단합니다.
• 1월 AI: 현대적인 인터페이스, 대화 스레드를 구성하는 기능, 로컬 및 원격 모델(예: API를 통한 OpenAI 제공)과의 호환성이 돋보입니다. 또한, OpenAI를 에뮬레이트하는 자체 로컬 API를 제공하여 Jan을 ChatGPT API 키가 필요한 다른 애플리케이션에 AI 백엔드로 통합할 수 있지만 인터넷에 의존하지 않습니다.
• Llama.cpp 및 LM Studio: 이러한 도구를 사용하면 LLM 모델을 로컬에서 실행하고 Hugging Face 및 기타 저장소의 포괄적인 모델 라이브러리에 액세스할 수 있습니다.

기본적인 절차는 일반적으로 다음과 같습니다. 선택한 앱을 공식 웹사이트에서 다운로드하고 시스템에 설치한 다음, 사용 가능한 템플릿 갤러리(종종 "허브" 또는 이와 유사한 이름으로 불림)를 탐색합니다. 여기에서 원하는 모델을 선택하고, 크기와 메모리 요구 사항을 확인하고, 인터페이스 자체에서 모든 것을 다운로드할 수 있습니다.

로컬로 설치할 수 있는 최고의 AI 모델

오픈 소스 LLM 모델의 세계는 광대하며 끊임없이 성장하고 있습니다. 클라우드 연결이 필요한 OpenAI가 제공하는 것 외에도 로컬에서 작동하도록 준비된 많은 대안이 있습니다. 여기에는 Mistral 7B, TinyLlama Chat, Nous Hermes 2, Mixol 8X 7B 등이 있습니다. 이러한 모델 중 다수는 양자화되어 있어 공간을 덜 차지하고 RAM도 적게 필요하지만 정확도는 약간 떨어집니다.

초보자를 위한 Mistro Instruct 7B나 TinyLlama Chat과 같은 소형-중형 모델이 권장되는데, 이 모델은 방전 속도가 빠르고 시스템에 과부하가 걸리지 않기 때문입니다. 컴퓨터에 RAM과 저장 공간이 더 많은 경우Mixol 8X 7B와 같이 보다 완전한 모델을 사용해보세요. 이 모델만 해도 최대 26GB의 디스크 공간이 필요하다는 점을 알아두세요.

거의 모든 애플리케이션에서 모델 크기, 기본 언어, 라이선스 또는 학습된 작업 유형을 기준으로 모델을 필터링할 수 있습니다. (텍스트 작성, 코드 생성, 번역 등). 모델의 목적이 구체적일수록 얻는 결과도 더 정확해집니다.

로컬 AI 설치 및 사용을 위한 단계별 프로세스

1. 애플리케이션을 다운로드하고 설치합니다. 원하는 도구(예: GPT4All 또는 Jan AI)의 공식 웹사이트로 이동하여 운영 체제에 맞는 설치 프로그램을 다운로드한 후 화면에 표시되는 단계를 따르세요. Windows에서는 일반적으로 클래식 마법사입니다. Mac의 경우 M1/M2 프로세서가 장착된 컴퓨터에 대해 Rosetta를 활성화해야 할 수 있습니다. Linux에서는 DEB 또는 AppImage 패키지를 사용할 수 있습니다.

2. AI 모델을 탐색하고 다운로드하세요. 애플리케이션을 열면 모델 탐색기에 접속합니다(GPT4All에서는 "Discovery Model Space"이고 Jan AI에서는 "The Hub"입니다). 필터링하고, 기능을 검토한 후 가장 마음에 드는 모델을 찾으면 "다운로드"를 클릭하세요. 계속 진행하기 전에 크기와 요구 사항에 대해 알려드리겠습니다.

3. 선택 및 첫 번째 실행: 템플릿을 다운로드한 후 앱에서 해당 템플릿을 선택하여 새로운 대화나 작업을 시작하세요. 문의사항이나 요청사항을 적고 답변을 기다리세요. 반응이 느리다면, 가벼운 모델을 사용해보거나 설정을 조정해보세요.

4. 매개변수를 조정하고 실험하세요. 대부분의 프로그램에서는 최대 토큰 수(응답 길이를 제한함)는 물론 온도, top_p 등의 기타 세부 정보도 수정할 수 있습니다. 속도와 결과 품질 간의 균형을 찾을 때까지 다양한 설정을 시도해 보세요.

5. 스레드 구성 및 사용자 지정: 많은 프로그램에서는 다양한 이름과 목적(비디오 아이디어, 창의적 글쓰기, 코딩 도움 등)으로 대화 스레드를 만들 수 있으며, 각 스레드에 대한 사용자 정의 지침을 저장할 수도 있어 상호 작용이 간소화됩니다.

리소스 관리 및 성능 최적화

로컬 AI의 주요 한계는 하드웨어입니다. 모델이 RAM에 비해 너무 큰 경우 속도 저하, 충돌 또는 실행 오류가 발생할 수 있습니다. 가장 좋은 앱은 기기에 비해 너무 무거운 모델을 선택할 때 사전 경고를 제공합니다.

Jan AI는 화면 리소스 모니터를 통합하여 탁월한 성과를 거두었습니다. 실시간으로 RAM, CPU 및 처리 속도(초당 토큰)의 소비량을 보여줍니다. 이렇게 하면 팀이 한계에 도달했는지, 아니면 더 많은 성과를 낼 수 있는지 항상 알 수 있습니다.

PC에 Nvidia 그래픽 카드가 있고 이를 활용하고 싶다면, 일부 애플리케이션은 CUDA를 설치하여 GPU 가속을 허용합니다.. 이렇게 하면 무거운 작업의 속도를 몇 배나 높일 수 있습니다. GPU 지원을 올바르게 설치하고 활성화하려면 항상 공식 문서를 참조하세요.

정량화의 장점: 더 가볍고 효율적인 모델

로컬 AI에 대해 이야기할 때 흔히 사용되는 용어는 '양자화'입니다. 이는 모델 가중치를 더 적은 비트의 숫자로 변환하여 저장하는 정확도를 낮추는 것을 의미하며, 이를 통해 모델의 디스크와 메모리 크기를 크게 줄이는 동시에 응답 품질에 미치는 영향을 최소화합니다.

다운로드 가능한 대부분의 모델은 이미 다양한 버전(4비트, 8비트 등)으로 양자화된 상태로 제공됩니다. 원하는 모델이 "전체" 버전으로만 존재하고 팀에서 이를 옮길 수 없는 경우 직접 정량화할 수 있는 애플리케이션이 있습니다(예: GPTQ).

이 기술 오래된 PC나 리소스가 제한된 PC에서도 강력한 모델을 실행할 수 있게 해줍니다.클라우드로부터의 개인 정보 보호와 독립성을 유지합니다.

최고의 로컬 AI 도구 비교: GPT4All 대 Jan AI

두 애플리케이션 모두 PC를 강력한 AI 허브로 전환하는 데 필요한 모든 것을 제공하지만, 각각 고유한 기능이 있어 사용자의 선호도에 따라 하나를 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 사용 편의성 : GPT4올 매우 간단하고, 설치가 빠르며, 모델 다운로드는 명확하고 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 이루어집니다. 반면, Jan AI는 더욱 진보된 대화 구성 기능을 제공하며 지침과 워크플로를 더욱 맞춤화할 수 있는 기능도 제공합니다.
• 호환성 : 두 제품 모두 Windows, Mac, Linux를 지원합니다. Jan AI는 로컬 API를 통해 다른 애플리케이션과 직접 통합할 수 있는 기능을 추가합니다.
• 리소스 모니터링: Jan AI는 제약이 있는 팀에 유용한 리소스 소비에 대한 실시간 대시보드를 제공합니다. GPT4All은 최소 요구 사항을 보고하고 하드웨어가 부족할 경우 경고합니다.
• 확장 : Jan을 사용하면 GPT4All에는 없는 기능(예: 앞서 언급한 리소스 모니터)을 확장하는 확장 프로그램을 설치할 수 있습니다.

제가 추천하는 건 두 가지 모두 시도해 보고 자신의 업무 흐름과 팀에 가장 적합한 방법을 찾는 것입니다.

문제 해결 및 FAQ

AI 모델을 다운로드하고 설치할 때, 특히 대용량 파일을 다루거나 팀 리소스가 제한적인 경우 문제에 직면하는 것은 흔한 일입니다. 가장 흔한 오류 중 하나는 가져오지 못하는 것입니다. 이런 경우에는 연결을 확인하고, 디스크 공간을 비우거나, 애플리케이션을 다시 시작하는 것이 좋습니다. 각 프로그램의 지원 커뮤니티와 공식 위키 또는 포럼에서는 종종 단계별 솔루션을 제공합니다.

보안 측면에서 로컬 AI를 사용하는 것은 원격 서비스와 상호 작용하는 것보다 훨씬 더 투명합니다. 귀하의 데이터와 대화 기록은 귀하의 기기에 남아 있으며 외부 알고리즘을 학습하는 데 사용되지 않습니다. 그러나 예방 조치로, 로컬 환경에서라도 AI 애플리케이션에서 민감한 정보를 공유하지 않는 것이 좋습니다.

더 높은 성능이 필요하다면 어떻게 해야 할까요? RAM 업그레이드(16GB 또는 32GB)나 최신 GPU를 구매할 여유가 있다면, 대형 모델도 더 부드럽게 실행되고 다중 모드 상호작용(텍스트, 이미지, 음성)과 같은 고급 기능을 시험해 볼 수 있습니다. 그 외에도 대부분의 일상 업무에서 매우 뛰어난 성능을 보이는 가볍고 최적화된 모델도 있습니다.

이 경험은 완전히 오프라인입니다. 모델을 다운로드하고 나면 인터넷에 연결하지 않고도 애플리케이션이 작동하여 개인 정보 보호를 극대화하고 어떤 상황에서도 작업할 수 있습니다.

끊임없이 진화하는 지역 AI 생태계

현재 PC용 로컬 AI 솔루션은 클라우드 서비스에 대한 확실한 대안이 될 만큼 성숙 단계에 도달했습니다. 다양한 모델, 설치의 용이성, 사용자 정의 기능 덕분에 최첨단 인공지능에 대한 접근성이 대중화되고 있습니다.

Google 및 Microsoft와 같은 회사도 중앙화된 플랫폼(예: Windows의 AI Hub 또는 Copilot)을 통해 기여하고 있지만 로컬 AI의 실제 잠재력은 다음과 같은 사실에 있습니다. 사용자 정의 허브를 특정 워크플로, 개인정보 보호 및 목표에 맞게 조정할 수 있습니다..

귀하가 명확한 AI 사용자임을 알고 있으므로 ChatGPT 및 기타 기능을 더욱 자세히 배우고 활용하는 것이 좋습니다. 예를 들어 이제 다음과 같은 기능을 사용할 수 있습니다. ChatGPT에서 가격 비교.

이제 PC를 진정한 인공 지능 허브로 전환하는 데 필요한 도구, 가이드 및 트릭을 사용할 수 있습니다. 혁신을 이루고 정보에 대한 절대적인 통제력을 한 단계 더 높이십시오.. 이제 PC를 로컬 AI 허브로 사용하는 방법을 알았기를 바랍니다.