macOS에서 LLM을 로컬로 실행하는 방법: 회의적인 사용자를 위한 가이드

이 블로그 게시물에서는 저자가 macOS 기기에서 대규모 언어 모델(LLM)을 로컬로 실행한 경험을 자세히 설명합니다. LLM을 둘러싼 과장된 홍보에 대해 회의적인 견해를 표명하면서 llama.cpp 및 LM Studio와 같은 도구를 설치하고 사용하는 방법에 대한 실용적인 가이드를 제공합니다. 이 가이드에서는 크기, 런타임, 양자화, 추론 기능 등의 요소를 기반으로 적절한 모델을 선택하는 방법을 다룹니다. 저자는 LLM의 로컬 배포를 통한 개인 정보 보호 이점과 AI 기업에 대한 의존도 감소를 강조하고, 기능을 확장하기 위한 MCP 활용 및 정보 손실 방지를 위한 컨텍스트 창 관리 등의 팁과 트릭을 제공합니다. 또한 AI 업계의 현재 상황에 대한 윤리적 우려 사항도 다룹니다.