LLM

AI의 미래는 단순히 더 스마트한 모델에 관한 것이 아닙니다. 동시에, 이러한 모델이 실제로 서빙되는 방식에 부합하는 실리콘 기술에 관한 것이기도 합니다. LLM 추론을 위한 전용 하드웨어는 비트코인 마이닝이 GPU에서 목적론적 ASIC로 이동했던 경로를 떠올리게 하며, 모델과 정밀도 레시피가 계속 진화하기 때문에 더 어려운 제약 사항이 따릅니다.

DGX Spark vs. Mac Studio: NVIDIA 개인용 AI 슈퍼컴퓨터 가격 점검

**NVIDIA DGX Spark**는 실제로 존재하며, 2025년 10월 15일부터 판매가 시작되어 통합 NVIDIA AI 스택과 함께 로컬 LLM 작업이 필요한 CUDA 개발자를 대상으로 하고 있습니다. 미국 소비자 권장 정가(MSRP)는 3,999달러이며, 영국/독일/일본의 소매 가격은 부가가치세(VAT)와 유통 채널에 따라 더 높은 편입니다. 호주/한국의 공개 스티커 가격은 아직 널리 게시되지 않았습니다.

다음은 Qwen3:30b와 GPT-OSS:20b 비교 내용입니다. 지시 따름 능력(instruction following)과 성능 파라미터, 사양 및 속도에 초점을 맞추었습니다.

Ollama를 Python과 통합하는 방법: REST API 및 Python 클라이언트 예제

이 포스트에서는 Python 애플리케이션을 Ollama에 연결하는 방법에 대해 두 가지 방법을 소개합니다: 1. HTTP REST API를 통해; 2. 공식 Ollama Python 라이브러리를 통해.

Ollama의 GPT-OSS 모델은 특히 LangChain, OpenAI SDK, vllm과 같은 프레임워크와 함께 사용될 때 구조화된 출력을 처리하는 데 반복적으로 문제가 발생합니다.

주요 LLM 제공업체(OpenAI, Gemini, Anthropic, Mistral, AWS Bedrock) 간 구조화 출력 비교

다음은 인기 있는 LLM 제공업체들 간 구조화된 출력 (신뢰할 수 있는 JSON을 반환받는 것) 지원 상황의 나란한 비교표이며, 최소한의 Python 예제 코드도 함께 제공합니다.

구조화된 출력을 활용한 LLM 제재: Ollama, Qwen3, Python 또는 Go

대규모 언어 모델(LLM) 은 강력하지만, 프로덕션 환경에서는 자유형식(paragraph) 응답을 원하는 경우가 드뭅니다. 대신, 애플리케이션에 직접 입력할 수 있는 예측 가능한 데이터, 즉 속성, 사실 또는 구조화되어 객체를 원합니다. 이것이 바로 LLM 구조화 출력입니다.

여기에서 저는 새로운 버전의 Ollama가 모델에 얼마나 많은 VRAM을 할당하는지와 이전 버전의 Ollama를 비교하고 있습니다. 새로운 버전은 오히려 더 나빠졌습니다.

Ollama은 로컬에서 LLM을 실행하는 도구 중 하나인 가장 인기 있는 도구로 빠르게 부상했습니다. 그것의 단순한 CLI, 그리고 세련된 모델 관리 기능은 클라우드 밖에서 AI 모델로 작업하려는 개발자들에게 필수적인 옵션으로 만들었습니다.

로컬에서 호스팅된 Ollama는 자신의 기계에서 대규모 언어 모델을 실행할 수 있게 해주지만, 명령줄을 통해 사용하는 것은 사용자 친화적이지 않습니다.
다음은 로컬 Ollama에 연결되는 **ChatGPT 스타일 인터페이스**를 제공하는 여러 오픈소스 프로젝트입니다.