올라마 AI모델, Llama-3-Korean-Bllossom 사용기
“내 컴퓨터에서도 자체적으로 AI 좀 굴려보자!” 하며 의욕 충만하게 시작한 여정, 그런데 시작하자마자 들이닥친 현실…
“VRAM이... 겨우 4GB?” 😭
하아… 그래도 포기란 없다!
그래서 고블로는 본격적으로 올라마 AI모델(=Llama-3-Korean-Bllossom) 탐색을 시작했답니다. 이건 마치 집에서 에어프라이어로 미슐랭 요리 도전하는 그런 기분이랄까? ㅋㅋ
💻 내 컴퓨터, 가능하겠니?
사양 먼저 살짝 보여드릴게요.
- GPU: RTX 1650 (VRAM 4GB, 요즘은 귀여운 축에 속하죠…)
- RAM: 16GB
- CPU: 4코어 (눈물 없이 못 볼 수준)
사실 요즘 대형 AI모델들은 최소 RTX 3060급은 되야 "어? 돌아간다?" 소리를 듣거든요.
하지만 저는 그냥저냥 집에서 쓰는 보통 PC니까, "무겁지 않고, 한글 잘하고, 빠릿한 모델"이 필요했어요!
🧪 AI모델 실험실, 오픈!
잘 알려진 많은 모델을 돌려봤어요. 딥씨크, 엑사원, 라마3, 젬마3 등등 그런데…
결과: 제 컴퓨터가 기침을 시작했어요. 😷
속도도 느리고 자원도 많이 잡아먹더라구요.( 얘들이 느린게 아니라 제 컴이 느림요..)
그러다 찾은 보석 같은 존재, 바로 Llama-3-Korean-Bllossom-8B-Q4_K_M 모델이에요!
🎯 왜 얘가 최고였냐면요~
- 한글을 너무 찰지게 잘 알아들어요! “감동이었어요😭”
- 제 컴퓨터에서도 ‘살짝 버벅’이 아니라 ‘아주 준수’한 속도
- Q4_K_M 양자화 덕분에 가볍고, 자원도 효율적
- 심지어 영어도 잘 알아요! 멀티플레이어 느낌?
🌸 모델 정체가 궁금하시죠?
Llama-3-Korean-Bllossom 모델은요, 서울과학기술대, 연세대, 테디썸 팀이 만든 국산 AI 모델이에요.
Hugging Face에도 올라와 있고요,
무엇보다 한국어 특화! 이게 제일 중요한 포인트예요.
🌼 이 모델, 뭐가 다르냐면요:
- 한국어에 특화된 단어 처리 & 문맥 이해
- Q4_K_M = 4비트 양자화로 가볍고 빠름!
- 한국 문화에 맞게 instruction tuning까지!
- 한국어/영어 둘 다 지원! (진짜 효자 AI에요!)
💡 실제로 돌려봤어요!
- 올라마 컨테이너에 접속해서 모델을 다운 받아요.
- open-WebUI로 올라마에 연결하고, 작업할 모델을 골라요.
- 챗지피티 사용하는 것과 똑같이 작업을 해요.
이렇게 돌려봤는데요,
진짜로 한글로 매끄럽고 자연스럽게 결과를 뽑아줬어요.
“나 지금 내 컴퓨터에 있는 AI랑 대화하는 거 실화냐…” 싶었죠 ㅎㅎ
다른 모델들은 내 컴퓨터에서는 아주 오래 답을 기다려야 했어요.
🤷 어디에 쓰면 좋을까?
음… 사실 모델은 깔고 돌려봤는데요,
이걸 실무에 어떻게 써야 할지 아직 고민 중이에요.
문서 분류? 키워드 추출? 요약?
근데 PC 사양이 살짝 아쉬워서 항상 돌리기엔 한계가 있더라고요.
그래서 현재는 ChatGPT랑 병행해서 쓰는 중!
그래도 중요한 건,
“내 컴퓨터에서도 실제로 잘 돌아간다”는 점이에요.
이게 꽤 큽니다, 여러분.
🏢 기업이라면 이렇게 쓰면 어때요?
이 모델, 기업에서 자체적으로 돌리기에도 좋아요!
예를 들면 이런 시스템?
📂 문서 기반 AI 검색 시스템
- 문서를 분석해서 벡터로 변환
- 벡터 DB에 저장 (코드런트 같은 거!)
- 사용자가 검색하면 의미 기반으로 찾아줌
- 관련 문서만 콕! 보여줌
이렇게 하면 "이 폴더 어디 넣었더라?" 고민 끝!
AI가 똑똑하게 척척 찾아줍니다. 기업 비밀 흘러나갈 염려도 없고요. 🤖✨
💸 저예산 구축도 가능!
너무 부담 가지지 마세요~
- GPU: RTX 3060 Ti 이상 (8GB VRAM)
- RAM: 32GB 이상이면 더 좋아요
- 모델은 꼭! Q4_K_M 양자화 모델로!
이 정도면 충분히 실무에도 쓸 수 있어요!
🎬 고블로의 결론!
결론은요,
“Llama-3-Korean-Bllossom-8B-Q4_K_M”은 제 PC에 딱이에요!
한글도 잘하고, 가볍고, 속도도 나쁘지 않아서
개인용으로 시작하실 분들께 진짜 강추!