로컬 AI 작업
Mac mini로 로컬 LLM 실행: 구성이 충분한지 판단하는 방법
단일 AI 점수가 아니라 모델 파일, 양자화, 컨텍스트, 동시 실행, 런타임, 작업 흐름으로 판단합니다.
짧은 결론
먼저 용량을 계산합니다. 모델과 컨텍스트가 통합 메모리에 들어간 뒤 대역폭, GPU, 저장 공간, 지속 실행을 확인합니다. 작은 모델에 Mac Studio는 필요 없고 큰 모델은 빠른 칩만으로 해결되지 않습니다.
용량은 필수 조건
통합 메모리에는 모델 가중치, KV Cache, 시스템, 다른 앱이 함께 들어갑니다. 파라미터 수뿐 아니라 실제 파일과 양자화를 확인합니다.
속도는 단계마다 다름
적재 후 순차 생성은 주로 대역폭, 프롬프트 사전 처리와 그래픽은 GPU, 장시간 부하는 냉각과 전력의 영향을 받습니다.
Agent와 RAG에는 여유가 필요
긴 컨텍스트, 도구 호출, 인덱스, 여러 세션, IDE, 브라우저가 동시에 메모리를 쓰므로 가중치에 딱 맞춰 사지 않습니다.
로컬과 클라우드 분리
개인정보, 오프라인, 지연, 장기 비용이 중요하면 로컬 성능을 봅니다. 주로 클라우드 API를 쓰면 로컬 최대 성능이 실제 경험을 바꾸지 않을 수 있습니다.
모델과 작업으로 계산
모델, 양자화, 컨텍스트, 런타임, 동시 실행을 입력하고 가장 낮은 안전 구성을 확인하세요.