로컬 LLM

로컬 LLM 실험실

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

SINGLE POSTX POST ARCHIVE

잔다르크 님의 말씀이 다 맞는 말이지만 3090이 936 GB/s 임에도 불구하고 Gemma4 31B mtp 디코딩이 30tok/s 가 나오는 상황이라 현재 로컬 LLM, 특히 하이 파라메터는 큰 의미가 없는 상황이

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    잔다르크 님의 말씀이 다 맞는 말이지만 3090이 936 GB/s 임에도 불구하고 Gemma4 31B mtp 디코딩이 30tok/s 가 나오는 상황이라 현재 로컬 LLM, 특히 하이 파라메터는 큰 의미가 없는 상황이라 봅니다.

    최소 사용가능 디코딩 속도를 25~30 Tok/s 라 보는데 대부분 도달하지 못하죠.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 RTX 3090의 메모리 대역폭에도 불구하고 Gemma4 31B 모델의 MTP 디코딩 속도가 실사용 기준인 25~30 tok/s에 미치지 못해, 고파라미터 로컬 LLM의 효용성이 낮다고 주장하셨습니다. NVIDIA 공식 사양을 통해 RTX 3090의 하드웨어 구성은 확인되나, 언급하신 구체적인 대역폭 수치와 모델별 추론 속도는 개인의 실험값으로 보이며 공식 자료를 통한 교차 검증은 필요합니다.

다만 대형 모델의 실사용성이 단순히 모델 품질뿐 아니라 추론 런타임과 메모리 대역폭 등 하드웨어 제약에 좌우된다는 점은 기술적 맥락에서 타당합니다. 다만 특정 모델의 속도가 낮다는 주장이 모든 로컬 환경에 적용되는 일반적 사실인지, 혹은 특정 최적화 설정의 결과인지는 추가적인 재현 실험이 뒷받침되어야 할 영역입니다. 결국 로컬 LLM의 실효성은 하드웨어의 한계와 소프트웨어 최적화 사이의 간극을 어떻게 메우느냐에 달려 있습니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

팩트 체크 & 근거 자료

Google DeepMind

Gemma

Gemma 계열 공개 모델의 공식 페이지입니다.

공식 문서

ggml-org

llama.cpp

로컬 LLM 추론 런타임의 대표 저장소입니다.

원 저장소

SINGLE POSTX POST ARCHIVE

Glm 5.2 가 꽤 충격적인 결과를 내놓아 다들 돌려볼려고 노력하는 것 같은데 unsloth 가 1Bit 양자화라는 크레이지한 짓을 해 놨네요.

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    Glm 5.2 가 꽤 충격적인 결과를 내놓아 다들 돌려볼려고 노력하는 것 같은데 unsloth 가 1Bit 양자화라는 크레이지한 짓을 해 놨네요.

    https://t.co/YzoedSAPCj

    UD-IQ1_S, 217 GB

    하지만 Dgx spark X 4 에서 6tok/s 니 로컬에서 실사용은 아직 좀 무리일 듯 합니다.

    https://t.co/dop2eJDYX1

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

최근 GLM 5.2 모델의 성능이 주목받는 가운데, Unsloth가 구현한 1Bit 수준의 극저비트 양자화(UD-IQ1_S)가 기술적 충격을 주고 있습니다. 모델 카드를 통해 해당 양자화 버전이 GGUF 형식으로 배포되어 로컬 실행 가능성이 열렸음은 사실이나, 저장 용량의 감소가 곧바로 쾌적한 추론 속도로 이어지지는 않는다는 점에 주목해야 합니다.

특히 DGX Spark X 4 환경에서 초당 약 6토큰의 속도가 기록되었다는 점은, 하드웨어 제약이 큰 일반 로컬 환경에서의 실사용성은 여전히 낮을 가능성이 큼을 시사합니다. 다만, 언급된 속도 수치는 NVIDIA 개발자 포럼의 특정 사용자 사례에 기반한 것이므로, 모든 환경에서 동일하게 나타나는 보편적 벤치마크 결과인지는 추가 확인이 필요합니다. 그럼에도 불구하고 실행 가능성과 실사용 속도를 분리해 평가한 관점은 기술적으로 타당한 지적입니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

팩트 체크 & 근거 자료

Hugging Face / Unsloth

unsloth/GLM-5.2-GGUF

GLM-5.2-GGUF 모델 카드와 llama.cpp 실행 방법을 제공하는 모델 저장소입니다.

원 저장소

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아. 자야 하는데.

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    아. 자야 하는데. 오늘은 리눅스 서빙 서버가 1번이 말썽이구나. 재부팅하고 문제 수정해 줬으니 잘 작동해줘.

    아침에는 새 블로그 배포하고 광고 재신청 하고싶단 말이야. https://t.co/mJuuAQAyF0

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 리눅스 서빙 서버 1번의 장애를 인지하고 재부팅 및 수정 조치를 취했음을 기록했습니다. 다만, 구체적으로 어떤 기술적 결함이 발생했는지와 수정 사항의 세부 내용은 원문과 제공된 자료만으로는 확인이 어려우며, 이는 개인의 운용 경험 기록으로 보입니다. 서버 상태의 정상화 여부와 블로그 배포 및 광고 재신청 계획 역시 외부에서 검증할 수 없는 주관적 상태이므로 추가적인 확인이 필요합니다.

기술적 관점에서 보면, 로컬 LLM 서빙 환경에서 발생하는 서버 불안정성은 하드웨어 제약이나 모델의 메모리 점유 문제로 인한 일시적 오류일 가능성이 큽니다. llama.cpp와 같은 구현체나 Gemma 모델의 공식 문서가 참고 자료로 제시되었으나, 정작 Serio님의 개별 서버에서 발생한 구체적인 오류 로그와의 상관관계는 입증되지 않았습니다. 결과적으로 이번 기록은 기술적 분석보다는 운영 과정에서 겪은 시행착오를 단편적으로 남긴 개인적 메모에 가깝다고 판단됩니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

SINGLE POSTX POST ARCHIVE

맥으로 GLM 5.2 의 디코딩은 울트라 기준 15Tok/s 정도가 한계인가. 그것보다 프리필 때문에 거의 못 써먹을 수준인 듯.

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

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    맥으로 GLM 5.2 의 디코딩은 울트라 기준 15Tok/s 정도가 한계인가. 그것보다 프리필 때문에 거의 못 써먹을 수준인 듯.

    로컬 서빙에 맥을 고려하시지만 실제론 30B 수준의 물건, 즉 Qwen 3.6 27b 나 Gemma4 31b 정도가 사용한계선. Gemma4 31b가 Mtp 먹고 토큰생성이 꽤 올라왔으니 이젠 추천 영역.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

맥 울트라 환경에서 GLM 5.2의 디코딩 속도가 15Tok/s 수준이며, 특히 프리필(Prefill) 단계의 지연으로 인해 실사용이 어렵다는 주장은 개인의 경험적 기록으로 보입니다. 이에 대한 공식적인 벤치마크나 기술 문서상의 수치는 확인되지 않으므로, 하드웨어 구성과 추론 엔진 설정에 따른 개별적 결과일 가능성이 커 추가적인 검증이 필요합니다.

반면, 30B 파라미터 규모의 모델들이 맥 환경의 실질적인 사용 한계선이라는 분석과 Gemma 4 31B의 토큰 생성 속도 향상은 관련 저장소와 공식 자료를 통해 어느 정도 유추 가능한 흐름입니다. 다만, 특정 모델이 '추천 영역'에 진입했다는 판단은 주관적인 사용 편의성이 개입된 의견이므로, 실제 도입 시에는 개별 워크로드에 따른 재현 가능성을 직접 확인하시길 권합니다.

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THREAD ESSAYX THREAD ARCHIVE

몇일 전부터 /goal을 괴롭히던 크래시는 허접한 결말을 맞이했는데, 시연을 위해 모니터 하나에 연결해 둔걸 까먹었던 것. 모니터 빼고 더미 플러그로 전부 도배하니 해결됨.

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Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 타래를 보존한 글입니다. X 원문 타래

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    몇일 전부터 /goal을 괴롭히던 크래시는 허접한 결말을 맞이했는데, 시연을 위해 모니터 하나에 연결해 둔걸 까먹었던 것. 모니터 빼고 더미 플러그로 전부 도배하니 해결됨.

    모니터 없는 윈도우 서버에 원격 접속하면서 화면 안떠서 고생하시는 분들은 더미 플러그 하나 사 두시면 효과가 좋습니다. https://t.co/PtjiL8K3bq

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  2. 2

    어쨋건 작업환경도 고쳤겠다 Cline 을 테스트해볼까 PiCode를 테스트해볼까. Gemma4 12B 에 Vs코드를 붙이거나 간단한 텍스트 편집기를 붙이면 SC 지식이 있는 전공자들에게 실용적인 에이전트가 될 거라는 생각을 계속 함.

    난 아니지만.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 최근 겪은 시스템 크래시의 원인이 모니터 연결 문제였으며, 이를 더미 플러그로 해결했다고 밝혔습니다. 윈도우 서버 원격 접속 시 발생하는 화면 출력 문제는 하드웨어적으로 널리 알려진 현상이기에, 해당 해결책은 기술적 개연성이 충분한 사실로 판단됩니다. 다만, 구체적인 크래시의 양상과 더미 플러그 사용이 모든 환경에서 동일한 결과를 낼지는 개별 시스템 설정에 따라 다를 수 있습니다.

반면, Gemma 4 12B 모델을 VS 코드나 텍스트 편집기에 결합했을 때 전공자들에게 실용적인 에이전트가 될 것이라는 전망은 개인의 주관적 견해에 가깝습니다. 제공된 공식 자료나 저장소 데이터만으로는 특정 모델의 결합이 실제 실용성으로 이어지는지 객관적으로 증명하기 어려우며, 이는 현재로서는 확인이 필요한 영역입니다. 기술적 가능성과 실제 효용성 사이의 간극을 메울 구체적인 벤치마크나 사례 분석이 선행되어야 할 것입니다.

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팩트 체크 & 근거 자료

Google AI

Gemma

해당 주제의 사실관계를 확인할 때 우선 참고할 수 있는 공식 자료입니다.

공식 문서

ggml-org

llama.cpp repository

기술 구현과 변경 이력을 확인할 수 있는 원 저장소입니다.

원 저장소

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어짜피 AA의 코딩 인덱스는 신뢰가 안되는 물건인게 공개도 오래 되서 인공지능들이 죄다 학습하고 있는 것도 그렇지만

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Serio의 X 스레드

Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 타래를 보존한 글입니다. X 원문 타래

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    어짜피 AA의 코딩 인덱스는 신뢰가 안되는 물건인게 공개도 오래 되서 인공지능들이 죄다 학습하고 있는 것도 그렇지만

    Gemini 3.1 pro 의 위치가 모든 신뢰를 무너트림. https://t.co/n86hrj9eZE

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    그 외 마누스 스파크라던가, 소넷이라던가 3.5 Flash 라던가 그리고 그럴 리 없는 30B급 로컬모델의 위치라던가 이젠 죄다 벤치 학습된 결과물, 즉 기출문제 다 보고 나서 푼다는 느낌이 들어서 신뢰할 수 없음.
    원문 보기

문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 특정 코딩 인덱스의 데이터가 이미 AI 학습에 활용되어 벤치마크 결과의 신뢰도가 낮아졌다고 주장합니다. 특히 Gemini 3.1 Pro를 비롯해 소넷, 3.5 Flash, 그리고 일부 로컬 모델들의 순위가 '기출문제'를 미리 본 결과라고 지적하셨습니다. 다만, 제공된 공식 문서나 저장소 자료만으로는 특정 모델들이 해당 인덱스를 직접 학습했는지 여부를 명확히 입증하기 어려우므로, 이 부분은 추가적인 확인이 필요합니다.

반면, 벤치마크 데이터의 오염(Data Contamination) 가능성은 업계에서 지속적으로 제기되는 실질적인 쟁점이라는 점은 인정됩니다. 하지만 구체적으로 어떤 모델이 어떤 경로로 데이터를 학습했는지에 대한 근거가 부족한 상태에서 모든 결과물을 불신하는 것은 다소 성급한 판단일 수 있습니다. 결국 모델의 실제 성능은 정량적 지표가 아닌 실무 적용 단계의 검증을 통해 판가름 나야 할 것입니다.

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팩트 체크 & 근거 자료

Google AI

Gemini API models

해당 주제의 사실관계를 확인할 때 우선 참고할 수 있는 공식 자료입니다.

공식 문서

Google AI

Gemma

해당 주제의 사실관계를 확인할 때 우선 참고할 수 있는 공식 자료입니다.

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베이스모델인 Gemini가 망가지니까

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Serio의 X 스레드

Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 타래를 보존한 글입니다. X 원문 타래

  1. 1

    베이스모델인 Gemini가 망가지니까 연결된 notebook LM 이 더 심하게 망가지는거 보고 있자니 좀 많이 많이 아쉽다.

    작년까지만 해도 저걸로 정말 많은 걸 했는데. 진짜 이게 미래인가 싶었는데 이제 저걸로 일하는 분들 고통받는 거 보니 꽤 슬프네.

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  2. 2

    Gemini 3.5 Flash 가 자기검증 없이 ‘하지만 빨랐죠?’ 를 하고 있으니 연결된 notebook LM 도 계속 망가진 결과물을 내뱉기 시작함.

    새 모델로 강제로 넘어가기보단 그냥 Gemini 3 Flash + 3.1 Pro 조합으로 어떻게든 버텨보지.

    이럴 바엔 그냥 Gemma4 31b의 결과가 낫겠다 싶을 정도.

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  3. 3
    그래서 같은 파라메터 수준의 Deepseek v4 Flash 와 계속 비교됨. 벤치자료는 화려하지만 실제론 심한 환각에 아무짝에 쓸 모 없는 gemini 3.5 Flash와, 비슷한 성능에 월등히 저렴하면서도 에이전틱에는 묵묵히 자기 일을 하는 Deekseek v4 Flash. 사람들이 많이 찾는 데에는 이유가 있는 법.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 Gemini 3.5 Flash의 성능 저하가 NotebookLM의 결과물 악화로 이어지고 있다고 주장하며, 특히 자기검증 부재와 환각 현상을 지적하셨습니다. 하지만 제공된 Codex 브리프에 따르면, 이러한 성능 저하와 구체적인 오류 양상은 공식 자료를 통해 완전히 검증되지 않은 '부분적(partial)' 상태이며 사실상 사용자 경험에 기반한 주관적 판단에 가깝습니다. 따라서 모델의 실제 구동 상태가 망가졌는지에 대해서는 추가적인 기술적 데이터 확인이 필요합니다.

반면, DeepSeek v4 Flash와 Gemini 3.5 Flash를 비교하며 비용 효율성과 에이전틱 성능의 차이를 언급한 부분 역시 공식적인 벤치마크보다는 실무적 체감에 의존하고 있습니다. 벤치마크 수치와 실제 효용성 사이의 괴리가 크다는 지적은 설득력이 있으나, 이를 객관적 사실로 확정 짓기에는 근거가 부족합니다. 결국 화려한 지표보다 실제 업무 수행 능력이 중요하다는 통찰은 유효하지만, 구체적인 성능 하락의 원인은 여전히 확인이 필요한 영역입니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

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Gemma

해당 주제의 사실관계를 확인할 때 우선 참고할 수 있는 공식 자료입니다.

공식 문서

Google AI

Gemini API models

해당 주제의 사실관계를 확인할 때 우선 참고할 수 있는 공식 자료입니다.

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ggml-org

llama.cpp repository

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보통 Q4 도 심하면 Bf16 의 정확도 75% 80% 라고 하는데 언슬로스는 무슨 약을 빨았는지 Q2 가 Q4 대비 정확도 97%지. 이럼 Q2를 안 쓸 이유가 없잖아? 진짜일까. 근데 근데 Qwen이 유독 Bf

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원문 글: https://x.com/Multi_Serio_Ai/status/2066922074103575003

보통 Q4 도 심하면 Bf16 의 정확도 75% 80% 라고 하는데 언슬로스는 무슨 약을 빨았는지 Q2 가 Q4 대비 정확도 97%지. 이럼 Q2를 안 쓸 이유가 없잖아? 진짜일까. 근데 근데 Qwen이 유독 Bf16>Q4의 정확도가 다른 모델에 비해 떨어지는데 여기서 Q2 로 가는게 용량 확보 이상의 의미를 가질까.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님이 언급하신 언슬로스(Unsloth)의 Q2 양자화 효율성은 기술적 지표상 매우 파격적이지만, 이를 일반적인 사실로 받아들이기에는 근거가 부족합니다. 특히 Q2가 Q4 대비 97%의 정확도를 유지한다는 구체적인 수치는 공식 벤치마크보다는 특정 환경의 실험 결과일 가능성이 크며, 일반적인 양자화 손실 곡선과 배치했을 때 괴리가 큽니다. 따라서 해당 수치가 보편적인 성능 향상을 의미하는지는 추가적인 검증이 필요한 '확인 필요' 영역입니다.

또한 Qwen 모델이 다른 모델에 비해 Bf16과 Q4 간의 정확도 차이가 적다는 주장 역시 정량적인 비교 데이터가 제시되지 않은 개인적 판단에 가깝습니다. 모델마다 양자화에 반응하는 민감도가 다르다는 점은 사실이나, 이를 근거로 Q2 선택이 용량 확보 이상의 의미를 갖는지 판단하는 것은 논리적 비약이 있습니다. 결국 현재로서는 언슬로스의 최적화 기법이 효율적인 것은 맞으나, 제시된 수치만으로 Q4를 대체할 만큼의 신뢰성을 확보했다고 보기 어렵습니다.

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Gemma

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다들 페이블 서비스 중단에 충격을 많이 받으시고 그 대안으로 소버린Ai, 로컬Ai를 이야기 하시지만 그 둘은 어디까지나 보조적인 역할은 수행할지언정 대안이 되진 않을꺼에요. 올 연말에도 대부분 페이블5.2, Gpt6

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    다들 페이블 서비스 중단에 충격을 많이 받으시고 그 대안으로 소버린Ai, 로컬Ai를 이야기 하시지만 그 둘은 어디까지나 보조적인 역할은 수행할지언정 대안이 되진 않을꺼에요. 올 연말에도 대부분 페이블5.2, Gpt6 같은 SOTA를 메인으로 쓰겠죠. 그러니 너무 걱정하지 않으셔도 된다고 생각해요.
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  2. 2

    지금의 프론티어 Ai 회사들은 두가지가 필요하죠.

    돈과 사용자.

    지금의 자금 부족과 사용자 확보 전략은 어떻게든 여러분들에게 서비스를 제공하도록 만들 강력한 유인을 생성해요. 그러니 너무 심려 마시고, 인프라에 신경쓰기보다는 무엇을 해야 하는가에 좀 더 집중하시길 권하고 싶어요.

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  3. 3

    그러니 페이블 사건으로 기업들이 로컬Ai로 전환한다, 그걸 위한 추가 인프라를 투자한다 이런 것들은 전 큰 의미 없는 담론이라고 생각해요. 잠깐 이슈화는 될 수 있지만 금방 사라져버릴.

    코로나때 그렇게 찾던 마스크와 손소독제가 지금은 그저 유행품이 된 것처럼 말이죠.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

최근 페이블 서비스 중단으로 인해 소버린 AI나 로컬 AI가 대안으로 거론되고 있으나, 이는 보조적 수단일 뿐 SOTA 모델을 완전히 대체하기는 어렵다는 시각이 있습니다. 실제로 구글의 젬마(Gemma)나 llama.cpp 같은 프로젝트를 통해 로컬 환경의 가능성은 확인되지만, 연말까지 페이블 5.2나 GPT-6 같은 고성능 모델이 주류가 될 것이라는 전망은 기술적 흐름상 개연성이 있습니다. 다만, 특정 모델의 출시 시점과 시장 점유율에 대한 구체적인 수치는 공식적으로 확정된 바 없으므로 지속적인 확인이 필요합니다.

반면, 프론티어 AI 기업들의 자금 상황과 사용자 확보 전략이 서비스 유지의 강력한 유인이 된다는 분석이나, 로컬 AI로의 전환 담론이 일시적 유행에 그칠 것이라는 주장은 작성자의 주관적 판단에 가깝습니다. 기업의 투자 결정과 인프라 전환 여부는 경영 전략과 시장 환경에 따라 매우 가변적이기에, 이를 '의미 없는 담론'으로 단정 짓기에는 근거가 부족합니다. 따라서 인프라 투자보다 활용 방안에 집중하라는 권고는 하나의 전략적 제언으로 받아들이는 것이 적절합니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

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해당 주제의 사실관계를 확인할 때 우선 참고할 수 있는 공식 자료입니다.

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기술 구현과 변경 이력을 확인할 수 있는 원 저장소입니다.

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OpenAI Docs

Models

해당 주제의 사실관계를 확인할 때 우선 참고할 수 있는 공식 자료입니다.

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Jackrong 선생은 부지런하기도 하지.

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

원문 글: https://x.com/Multi_Serio_Ai/status/2066510153852330227

Jackrong 선생은 부지런하기도 하지.

https://t.co/0HMsXfGhU7

https://t.co/CsXDliFWfK

https://t.co/2ncnwACn25

Coder를 위한 Qwen 3.6 27b / 3.5 9B개조 모델

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님이 공유하신 내용은 Jackrong이라는 개발자가 Qwen 3.6 27B 및 3.5 9B 모델을 코더(Coder)용으로 개조했다는 사실에 기반하고 있습니다. 해당 모델의 존재와 배포 여부는 외부 저장소나 공식 자료를 통해 교차 검증이 가능한 영역이기에 사실로 판단됩니다. 다만, 원문에서 언급된 '부지런하다'는 표현은 작성자의 주관적인 감상이 섞인 개인적 판단이므로 객관적 사실과는 분리하여 읽어야 합니다.

문제는 개조된 모델의 구체적인 성능 향상 폭이나 최적화 수준에 대해 원문이 명확한 근거를 제시하지 않았다는 점입니다. 단순히 모델이 출시되었다는 사실만으로는 그것이 실제 개발 환경에서 유의미한 효용을 주는지 알 수 없으므로, 이 부분은 추가적인 벤치마크나 공식 기술 문서의 확인이 필요합니다. 근거가 부족한 상태에서 모델의 우수성을 전제하는 것은 성급한 결론일 수 있습니다.

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해당 주제의 사실관계를 확인할 때 우선 참고할 수 있는 공식 자료입니다.

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