D: 💻 저사양 PC 사용자도 AI를 즐길 수 있다고?
최근 대형 언어 모델(LLM)이 각광받으면서 고사양 GPU가 필수라는 인식이 퍼졌지만, 놀랍게도 일반 랩탑이나 오래된 데스크톱에서도 실행 가능한 경량화 모델들이 속속 등장하고 있습니다! 오늘은 RAM 8GB 미만, GPU 없이도 구동 가능한 오픈소스 LLM을 엄선해 소개합니다.
🔍 선정 기준
- 4GB RAM 이하에서도 실행 가능
- CPU 전용으로 구동 가능 (옵션으로 GPU 가속 지원)
- Apache/MIT 라이선스 등 상업적 사용 가능 모델
- 한국어 처리에 최적화된 모델 우선
🏆 TOP 10 저사양 LLM (성능 순)
1. Phi-2 (Microsoft)
- 용량: 2.7GB
- 특징: 2023년 출시, 27억 파라미터지만 GPT-3.5 수준 성능
- 사용 예:
from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/phi-2") - 장점: 영어/코드 생성에 강점, 4GB RAM에서도流畅 실행
2. Gemma-2B (Google)
- 용량: 1.8GB (양자화 시 900MB)
- 특징: 구글의 초경량 오픈모델, 한국어 70% 이해도
- TIP:
bitsandbytes라이브러리로 8비트 양자화 가능
3. StableLM-Zephyr-3B
- 용량: 3.2GB
- 장점: 창의적인 글쓰기 특화, 6GB RAM PC에서 최적
4. Korean-Alpaca-1.8B
- 용량: 1.2GB (양자화 버전)
- 특징: 한국어 최적화 1위 모델, 네이버 데이터 학습
- 예시:
> “인공지능이란?” → “사람의 학습/추론 능력을 소프트웨어로 구현한 기술”
5. TinyLlama-1.1B
- 용량: 0.6GB
- 장점: 초고속 응답 (초당 20토큰), IoT 기기 탑재 가능
🛠️ 실행 팁
-
양자화 필수:
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(..., load_in_8bit=True) -
GUI 도구 추천:
- Text Generation WebUI (로컬 실행 가능)
- LM Studio (초보자용)
-
하드웨어 가이드: 모델 최소 RAM 권장 RAM 1B 이하 4GB 6GB 3B 급 6GB 8GB
❓ 자주 묻는 질문
Q. i5-6500 + 8GB RAM으로 가능한가요?
→ Phi-2 또는 Korean-Alpaca 추천!
Q. 한국어 성능이 가장 좋은 모델은?
→ Korean-Alpaca (1.8B) > Gemma-2B 순
🎯 결론
“RTX 4090이 없어도 AI 시대에 뒤처지지 마세요!”
- 창의적 작업: StableLM-Zephyr
- 한국어 필수: Korean-Alpaca
- 최소 사양: TinyLlama
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