TECH NOTES
기술노트
현장에서 검증된 개발 지식을 기록합니다.
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AI
데스크톱 프로그램에 로컬 LLM을 넣을까 — 설치 파일이 수 GB가 되는 딜레마
데스크톱 프로그램에 로컬 LLM을 기본 번들하면 설치 파일이 수 GB로 커진다. 번들, 추가 모델 팩, 사용자 로컬 서버 연결, 클라우드 API 네 가지 선택지를 비교하고 내가 고른 방향을 정리했다.
AI
LLM 양자화 — GPTQ·AWQ·GGUF, INT4가 뭘 버리고 뭘 지키나
가중치를 4비트로 줄여도 왜 멀쩡한지, GPTQ·AWQ·GGUF의 차이와 Q4_K_M 같은 이름 읽는 법, 품질과 크기의 스위트스폿까지 정리한 로컬 LLM 양자화 가이드.
AI
Llama.cpp 로컬 LLM 최적화 — 양자화와 GGUF 포맷
llama.cpp를 활용한 로컬 LLM 실행 시 양자화 수준별 성능 차이와 GGUF 포맷의 구조를 분석하고 최적 설정을 찾는 방법입니다.