로컬 LLM

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로컬 LLM 서빙, 모델 설정, GPU/VRAM, 양자화, 실행 환경 관련 글을 모았습니다.

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로컬 llm의 무한굴레

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Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 포스트를 보존한 글입니다. X 원문 포스트

  1. 1

    로컬 llm의 무한굴레

    • 3090~5090 Vram 많은 기기들 부러워함
    • AMD 365 max+ 128G Cuda 아님 스트레스 + Apple 부러워함
    • Apple 기기 너무 느린 코어, 큰 메모리는 계륵일 뿐 + 3090~5090 보유자를 부러워함

    로컬 llm 자체가 한계가 많다는걸 깨닫는 능지가 있으면 쓰질 않습니다 ㅋ

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 하드웨어별 특성에 따른 로컬 LLM 운용의 딜레마를 지적하셨습니다. NVIDIA GPU의 VRAM 용량 갈증, AMD의 CUDA 미지원으로 인한 호환성 스트레스, 그리고 Apple 실리콘의 메모리 용량 대비 낮은 연산 속도는 기술적으로 근거가 있는 지점입니다. 다만, 특정 기기 보유자가 다른 기기를 부러워한다는 심리적 상태나 '능지'와 같은 개인적 판단은 객관적 지표로 증명할 수 없는 주관적 경험 기록입니다.

로컬 LLM의 한계가 명확함에도 사용한다는 결론 역시 보편적 사실이라기보다 개인의 가치 판단에 가깝습니다. 하드웨어 제약이 실재하는 것은 맞으나, 이를 '무한굴레'로 정의하며 사용자의 지적 능력을 연결 짓는 논리는 근거가 약하며 추가적인 확인이 필요합니다. 결국 이 글은 기술적 명세보다는 실제 운용 과정에서 느끼는 하드웨어의 불균형과 시행착오를 냉소적으로 표현한 기록이라 판단됩니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

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Gemma4 31B 결과물은 떨어지는데 토큰 생성속도가 qwen 3.5 27b 의 80% 수준인거 보고 일단 접음.

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  1. 1

    Gemma4 31B 결과물은 떨어지는데 토큰 생성속도가 qwen 3.5 27b 의 80% 수준인거 보고 일단 접음.

    업무영역에선 한동안 관망하거나 gemini 가 그나마 잘하는 디자인 영역에 투입해 보거나 할듯.

    Gemma4 빨면 안써본 분탕임. 하긴 qwen 3.5 27b 도 써본 분탕이 얼마나 되겠냐만.

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  2. 2

    Qwen 3.5 27b 도 Q4 에서 토큰 생성이 아무리 갈궈도 35t/s를 넘지 못함. Q8 (그나마 품질이 bf16에 근접하는) 을 올리려 듀얼 그래픽카드를 쓰면 pci 대역폭 문제로 24~5 t/s까지 내려옴.

    근데 gemma4 q4가 15~20t/s 면 음…

    그냥 작업영역에서 못쓰세요.

    3090도 이런데 m3? M4? :)

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

로컬 LLM 운용 환경에서 Gemma4 31B와 Qwen 3.5 27B의 성능 및 속도를 비교한 실측 기록입니다. 작성자는 Q4 양자화 기준 Gemma4의 토큰 생성 속도가 Qwen 3.5의 80% 수준에 불과하며, 결과물의 품질 또한 떨어진다고 판단하여 실무 도입을 보류했습니다. 특히 듀얼 GPU 구성 시 PCI 대역폭 문제로 속도가 저하되는 하드웨어적 제약과 함께, 특정 하드웨어(RTX 3090, Apple Silicon)에서의 구동 효율이 낮다는 점을 지적하며 작업 영역에서의 활용성에 의문을 제기했습니다.

다만, 언급된 구체적인 토큰 생성 속도(t/s) 수치와 모델 간의 상대적 품질 저하 수준은 공식 문서나 벤치마크 자료로 직접 확인되지 않는 개인의 경험적 수치입니다. 하드웨어 구성에 따라 변동성이 큰 영역이기에, 제시된 속도 저하 폭과 품질 차이에 대해서는 추가적인 교차 검증과 확인이 필요합니다. 그럼에도 불구하고 실제 구동 환경에서 체감되는 효율성 문제를 가감 없이 드러냈다는 점에서 로컬 모델 운용자들에게 유의미한 참고 자료가 될 것으로 보입니다.

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오늘 하루종일 작업했던것들이 전부 성과를 못내니 좀 피곤하네요.

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    오늘 하루종일 작업했던것들이 전부 성과를 못내니 좀 피곤하네요.

    메인플젝 : 데이터베이스 설계에서 도돌이표 중 구글 터보퀀트 : 잼마4에선 못씀. (이게 제일웃김)

    그나마 에이전트 작업환경이 개선됬다면 개선됫달까요. 아무것도 바뀐거 없는데 Gemma 포모에 나팔부는 SNS에 좀 지치네요.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 데이터베이스 설계의 정체와 구글 터보퀀트의 Gemma 4 적용 불가 문제를 언급하며 작업의 피로감을 토로하셨습니다. 이 중 에이전트 작업 환경의 개선 여부는 주관적인 체감 영역이며, 특히 Gemma 4와 터보퀀트의 호환성 문제는 공식 문서나 저장소에서 즉각적으로 확인되지 않는 부분이기에 개별적인 확인이 필요합니다. 다만, 최신 모델 출시 직후 SNS상에서 과열되는 기대감과 실제 운용 환경 사이의 괴리에서 오는 피로감은 로컬 LLM 사용자들 사이에서 빈번히 발생하는 경험적 기록으로 보입니다.

기술적으로는 모델의 버전 업데이트가 반드시 모든 툴체인의 호환성을 보장하지 않는다는 제약 사항이 드러난 지점입니다. 특정 모델에서 특정 기능이 작동하지 않는다는 주장은 재현 가능성을 검증하기 전까지는 개인의 시행착오 기록으로 분류하는 것이 타당합니다. 결과적으로 이번 게시글은 기술적 성취보다는 최신 모델의 실제 운용 과정에서 마주하는 하드웨어 및 소프트웨어적 제약과 그로 인한 심리적 소모를 가감 없이 보여주고 있습니다.

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gemma4-31b-q4-192k 를 3090X2 에 올려놓고 점검.

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  1. 1

    gemma4-31b-q4-192k 를 3090X2 에 올려놓고 점검.

    사용해보면 상대적으로 ‘생각의 사슬’ 은 Qwen 3.5 27b 에 비해 작음. 추론 시간이 짧음. 그리고 토큰 생산속도는 좀 느린 편.

    추론 결과물은 코딩 결과물은 좀 부족한 대신, 대화나 사고 이런 건 비슷한 수준.

    결과 : 음. 과연 어디에 써야할까? https://t.co/VtsHsoS3lh

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  2. 2

    중요한건 최소퀄리티인 Q4_K_M 조차 24G Vram 에 유의미한 컨텍스트로 올릴 수 없다.

    그리고 사용가능하다고 말하는 5090 의 36G Vram 에서도 잘해야 96~100K 정도의 컨텍스트 확보가 가능할것이고 이건 조금만 작업하면 반복적인 컨텍스트 컴프레션을 야기할 것임.

    즉 48~60G Vram 이 필요하다.

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  3. 3

    FOMO 선생님들은 무슨 로컬에 혁명이 온 것처럼 나팔을 불고 계시는데 내 보기엔 그전에 Qwen 3.5 27b 나 과연 업무에 어디까지 써 봤나 궁금하다.

    모에는 로우/미들 파라미터에선 흔들리는 갈대와 같음. 결국 댄스가 그나마 정확한 결과물을 뽑아냄을 Qwen 3.5 27b 가 증명하지 않았나?

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  4. 4

    검증안된 정보들을 마구잡이로 잡아다가 나팔만 불어대는 파딱 FOMO 계정들은 그냥 블락이 답인듯.

    앞으로 헛소리 할때마다 블락하다가 결국 나도 다른 사람들처럼 쓰레드로 넘어가는 엔딩이 오려나…

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 RTX 3090 2장을 활용해 gemma4-31b-q4-192k 모델을 점검하며, Qwen 3.5 27b 대비 추론 시간은 짧으나 토큰 생산 속도가 느리고 코딩 능력이 부족하다는 실사용 경험을 공유했습니다. 특히 Q4_K_M 양자화 모델조차 24GB VRAM 환경에서는 유의미한 컨텍스트 확보가 어렵고, 36GB VRAM에서도 컨텍스트 압축 문제가 발생할 것이라는 하드웨어 제약을 지적했습니다. 다만, 구체적인 VRAM 점유율과 컨텍스트 한계치에 대한 수치는 공식 자료로 완전히 검증되지 않은 개인의 실험 결과이므로 추가적인 확인이 필요합니다.

모델의 성능 비교와 하드웨어 요구 사양에 대한 주장은 실제 운용 기록에 기반하고 있으나, 특정 사용자층의 태도에 대한 비판은 주관적인 견해에 가깝습니다. MoE 구조의 안정성이나 특정 모델의 우위성에 대한 언급 역시 정량적 지표보다는 경험적 판단이 앞서 있어, 객관적인 벤치마크 데이터와의 대조가 필요해 보입니다. 결국 로컬 LLM의 실효성은 단순한 파라미터 수치가 아니라, 실제 업무 환경에서의 하드웨어 가용성과 재현 가능한 성능에 달려 있음을 시사합니다.

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Gamma4에 Fomo? 글쎄요...

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  1. 1

    Gamma4에 Fomo? 글쎄요…

    • 일단 Vram 24G 에 컨텍스트 한계가 32K 입니다. 이 수치론 바이브코딩 등의 업무에 투입할 수 없습니다.
    • 5090의 32G 환경에서도 100K 를 담보할 수 없습니다.
    • 즉 최소 48G 혹은 64G 이상의 메모리를 가진 환경에서나 쓸 수 있습니다. https://t.co/8BFbUfU6Ls
    원문 보기
  2. 2

    제가 아무리 하꼬지만 방금 llama.cpp로 에이전트랑 같이 반나절 갈구고 내린 결과니 아주 조금은 믿어보셔도 될 겁니다.

    게다가 메모리압축기술인 터보퀀트마저 기술특성으로 인해 작동하지 않습니다.

    64기가 이상 메모리를 가진 맥미니/맥북에서나 느릿느릿 작동할 겁니다. (한숨) https://t.co/1Y2KOHpnqp

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 Gamma4 모델을 로컬 환경에서 운용하며 VRAM 24GB 기준 컨텍스트 한계가 32K에 불과해 실무 투입이 어렵다는 기술적 제약을 지적하셨습니다. 하드웨어 사양에 따른 컨텍스트 확보 가능 여부와 메모리 요구량에 대한 주장은 모델의 공식 사양 및 llama.cpp의 구현 방식과 대조하여 어느 정도 타당성을 확보한 것으로 보입니다. 다만, 특정 하드웨어 환경에서 100K 담보가 불가능하다는 구체적인 수치는 개별 환경의 변수가 크므로 일반화된 사실보다는 경험적 판단에 가깝습니다.

터보퀀트 기술의 미작동 여부와 맥 환경에서의 구동 속도에 관한 언급은 공식 문서에서 직접적으로 확인되지 않는 개인의 실험 기록입니다. 특히 특정 압축 기술이 작동하지 않는다는 주장은 기술적 특성에 기인한 것인지, 혹은 특정 빌드 버전의 문제인지에 대한 추가 검증이 필요합니다. 결과적으로 이번 기록은 공식 제원보다는 실제 구동 시 발생하는 하드웨어 병목 현상을 가감 없이 보여주는 실무적 시행착오의 기록이라 판단됩니다.

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Gemma4 31B model requires more memory to extend the context. I also found that your presented turboquantum technology is

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  1. 1

    Gemma4 31B model requires more memory to extend the context. I also found that your presented turboquantum technology is not applicable due to ISAW technology. Nevertheless, user’s actual benchmark results show that it outperforms Qwen 3.5 27b.

    Is this graph true? 🤔 https://t.co/pFBIFqlhdj

    원문 보기

문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님이 제기한 Gemma4 31B 모델의 컨텍스트 확장 시 메모리 점유율 증가 문제는 공식 자료와 저장소를 통해 어느 정도 사실로 확인됩니다. 다만, turboquantum 기술이 ISAW 기술로 인해 적용 불가능하다는 주장은 공식 문서에서 직접적으로 명시되지 않아 추가적인 확인이 필요한 영역입니다.

사용자가 제시한 벤치마크 결과가 Qwen 3.5 27B를 상회한다는 점은 개인의 실험 기록으로서 의미가 있으나, 객관적 지표로 확정 짓기에는 근거가 부족합니다. 첨부된 그래프의 진위 여부 또한 재현 가능성이 검증되지 않은 상태이므로, 현재로서는 기술적 사실보다는 개별 운용 경험에 기반한 판단으로 보는 것이 타당합니다.

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터보퀀트 실험이 끝났네요. 에이전트에게 가장 최신 실험 저장소에 실험내용을 정리해서 보내라고 지시해 두었습니다.

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  1. 1

    터보퀀트 실험이 끝났네요. 에이전트에게 가장 최신 실험 저장소에 실험내용을 정리해서 보내라고 지시해 두었습니다.

    결론만 말하면

    1. 처리속도는 큰 이득이 없다. 미세하게 빨라지는 수준.
    2. 다만 메모리부분엔 큰 이득이 있다.

    입니다.

    원문 보기
  2. 2

    지금 개발서버의 그래픽카드는 3090X2 를 사용중입니다

    https://t.co/eVcChYFvBW

    의 설정들을 이용해 실험한 결과 터보3에서 최대

    3090 Q4로 192K 수준까지 3090X2 Q8로 262K 수준까지

    컨텍스트 확보에 성공했습니다.

    실제론 싱글은 100~100K, 멀티는 200K 수준 사용이 무난했습니다.

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  3. 3

    기존에 컨텍스트 상한이

    3090 싱글 40K / 3090 멀티 80K

    수준이었던 것을 생각하면 실사용 한 2.5배, 최대치 3.54.5수준으로 가용메모리를 늘릴 수 있었습니다. 속도는 오히려 소폭 상승하는데 말이죠. (35%)

    컨텍스트 상한이 늘어나니, 제작하는 컨텐츠의 양과 품질이 좋아집니다.

    원문 보기
  4. 4

    그러니 로컬머신 쓰시는 분들은 한번 적용을 권합니다.

    속도보단 기존에 메모리 공간 부족으로 못 쓰는 모델들을 사용가능하다는 점이 강점이 되겟죠.

    당장에 16G Vram 을 가진 카드들이 로컬 LLM 에 본격적으로 진입할 수 있을 겁니다.

    원문 보기

문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님이 공유하신 터보퀀트 실험 결과에 따르면, 처리 속도의 이득은 미미하지만 가용 메모리 확보 측면에서는 유의미한 성과가 있었습니다. 특히 RTX 3090 환경에서 컨텍스트 상한이 기존 대비 최대 3.5~4.5배까지 확장되어, 싱글 구성 시 192K, 멀티 구성 시 262K 수준까지 확보했다는 구체적인 수치를 제시했습니다. 다만, 이러한 수치가 특정 설정값과 하드웨어 조합에서 도출된 개별적 결과인지, 혹은 보편적으로 재현 가능한 수치인지는 공식 자료를 통해 완전히 검증되지 않았으므로 추가적인 확인이 필요합니다.

메모리 효율 개선이 16GB VRAM 사용자들의 로컬 LLM 진입 장벽을 낮출 것이라는 전망은 합리적인 추론으로 보입니다. 하지만 컨텍스트 상한의 증가가 실제 콘텐츠의 품질 향상으로 직결된다는 주장은 주관적인 경험 영역에 해당하며, 정량적인 지표로 증명된 부분은 아닙니다. 결과적으로 이번 기록은 기술적 표준이라기보다 특정 환경에서의 운용 최적화 사례로 읽는 것이 적절하며, 실제 적용 시에는 사용자 환경에 따른 편차가 클 수 있음을 유의해야 합니다.

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터보퀀트 한 이틀 작업중입니다.

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  1. 1

    터보퀀트 한 이틀 작업중입니다. 우수한 저장소가 있어서 작업속도를 높이고 있어요.

    https://t.co/eVcChYFvBW

    저도 해당 저장소의 내용과 논문내용을 통해 작업한걸 곧 보여드릴 수 있을 거 같네요.

    적용되면 오픈소스+로컬도 좀 많이 개선되겠죠. 아직 대형 프로바이더들 따라갈건 아니지만요.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 최근 이틀간 터보퀀트(TurboQuant) 작업을 진행하며 특정 저장소와 논문을 참고하고 있다고 밝혔습니다. 해당 기술이 적용될 경우 로컬 및 오픈소스 LLM 환경이 개선될 것이라는 전망을 제시했으나, 이는 개인의 기대치가 반영된 판단으로 보입니다. 특히 대형 프로바이더와의 격차를 언급하며 상대적인 성능 향상을 예상한 부분은 구체적인 수치나 벤치마크가 제시되지 않아 현재로서는 주관적인 의견에 가깝습니다.

다만, 특정 저장소를 통해 작업 속도를 높이고 있으며 곧 결과물을 공개하겠다는 계획은 개인의 작업 진행 상황을 기록한 경험적 사실로 읽힙니다. 하지만 언급된 저장소의 내용이 실제 로컬 환경의 성능 개선으로 직결될지는 공식적인 검증 단계가 필요하며, 현재로서는 그 실효성에 대해 '확인 필요' 상태라고 판단합니다. 결국 이번 기록은 기술적 구현 가능성을 탐색하는 개인의 실험 과정으로 보이며, 실제 재현 가능성과 성능 향상 폭은 추후 공개될 결과물을 통해 검증되어야 할 것입니다.

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Qwen 3.5 27b 를 3090에 올려서 온도 0.6 추론 코딩세팅 하고 쓰는데, Vram의 한계로 컨텍스트를 100K 정도밖에 쓸 수 없음. 아마 쥐어짜면 130K~140K 까진 쓸꺼같은데 OOM 의 공포가

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    Qwen 3.5 27b 를 3090에 올려서 온도 0.6 추론 코딩세팅 하고 쓰는데, Vram의 한계로 컨텍스트를 100K 정도밖에 쓸 수 없음. 아마 쥐어짜면 130K~140K 까진 쓸꺼같은데 OOM 의 공포가 있음. 결국, 최소 32G Vram 을 쓰는거니 맥 아니면 5090을 가야만 함.

    다들 어떻게 잘 쓰는지 궁금하기만 하다.

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  2. 2

    그래도, 대충 Gemini-Cli 등장했을때 열심히 쓰던 Gemini 2.5 Pro 보단 월등히 나음.

    Gemini 3 pro : 실력은 비슷하지만 정확성이 좀 더 높은 Gpt 5.1~2 수준, 클로드는 안써봤지만 Opus 4.5 보다 조금 떨어지는 정도가 아닐까 싶음.

    부족한건 컨텍스트. 역시 램이 필요해. 크고 아름다운 V램이.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

RTX 3090 환경에서 Qwen 3.5 27B 모델을 운용하며 겪는 VRAM의 물리적 한계와 그로 인한 컨텍스트 제약은 로컬 LLM 사용자라면 공감할 실질적인 고충입니다. 100K 이상의 컨텍스트 확보 시 발생하는 OOM(Out of Memory) 위험과 이를 해결하기 위해 32GB 이상의 VRAM을 갖춘 하드웨어로의 전환이 필요하다는 분석은 하드웨어 제원상 타당한 판단입니다. 다만, 구체적인 컨텍스트 임계치인 130K~140K 도달 가능 여부는 사용자의 최적화 설정에 따라 달라질 수 있는 경험적 수치입니다.

반면, 타 모델과의 성능 비교 부분은 객관적 지표보다는 개인의 주관적 체감이 강하게 반영되어 있어 주의 깊은 접근이 필요합니다. Gemini 3 Pro나 GPT 5.1~2, Claude Opus 4.5 등 구체적인 버전의 성능을 비교한 주장은 공식 벤치마크 자료로 직접 확인되지 않는 영역이므로 '확인 필요' 단계의 개인적 견해로 분류됩니다. 결국 이 기록은 최신 모델의 성능적 만족감과 하드웨어의 물리적 제약 사이에서 갈등하는 로컬 운용자의 전형적인 시행착오를 보여줍니다.

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Qwen 3.5가 확실히 괜찮은 성능이고 특히 27b 가 꽤나 인상적인 성능을 내주다보니 이래저래 바로 튜닝이 많이 되네요.

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    Qwen 3.5가 확실히 괜찮은 성능이고 특히 27b 가 꽤나 인상적인 성능을 내주다보니 이래저래 바로 튜닝이 많이 되네요.

    https://t.co/JIaJ9ihDbN

    이걸 써보고 있습니다. 에이전트 하나에게 들려주니, 최신 모델은 아니지만 그래도 따박따박 일을 잘 하네요.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Qwen 3.5 27B 모델이 인상적인 성능을 보여주며 다양한 튜닝 버전이 출시되고 있다는 점은 기술적 흐름상 타당해 보입니다. 다만, 해당 모델이 에이전트로서 일을 잘 수행한다는 구체적인 체감 성능은 작성자의 개인적인 경험 기록이며, 이를 객관적으로 입증할 공식 지표나 벤치마크 자료는 현재 제시되지 않아 확인이 필요합니다.

로컬 LLM의 특성상 하드웨어 환경과 프롬프트 설정에 따라 재현 가능성이 크게 달라지므로, 단순히 '일을 잘한다'는 표현만으로는 모델의 실질적 효용성을 판단하기 어렵습니다. 따라서 이번 기록은 특정 튜닝 모델의 운용 결과에 대한 주관적 소회로 읽어야 하며, 실제 성능 검증을 위해서는 구체적인 태스크 수행 결과물이 뒷받침되어야 합니다.

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