들어가기 전에
인터넷 없이도 PC에서 무료로 강력한 AI 도구를 실행할 수 있는 소프트웨어 4가지를 소개합니다. 여기에는 Ollama, LM Studio, GPT4All 같은 오픈소스/무료 로컬 AI 도구가 포함됩니다. 이 도구들은 구독 없이 로컬에서 모델 실행해 AI 기능 이용하는 방법을 제공합니다.
이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.
- 원문: 4 free tools to run powerful AI on your PC without a subscription
- URL: https://www.makeuseof.com/free-tools-run-powerful-ai-on-pc-without-subscription/
1. 올라마
명령줄(command line) 사용에 익숙하다면 올라마(Ollama)는 로컬 LLM을 실행하는 가장 빠른 방법입니다. Ollama를 설치하고 터미널을 열어 `ollama run [모델 이름]`을 입력하면 터미널 창에서 로컬 AI가 실행됩니다. 예를 들어 Meta에서 제공하는 오픈 소스 모델인 Llama 3를 실행하려면 다음 명령어를 사용하세요.
ollama run llama3
Ollama는 API를 염두에 두고 설계되었으며, 작동 방식 또한 API를 기반으로 합니다. OpenAI 형식과 호환되는 로컬 REST API를 사용자의 컴퓨터에 생성합니다. 즉, ChatGPT용으로 개발한 모든 앱이나 스크립트는 최소한의 코드 변경만으로 로컬 모델을 사용할 수 있습니다. Ollama는 단순한 챗봇이 아닌 전체 인프라를 구축하는 방식으로 설계되었으며, 이것이 개발자들 사이에서 인기 있는 이유 중 하나입니다.
이 앱은 Llama 3, DeepSeek, Mistral, Phi-3를 포함하여 30개 이상의 최적화된 모델을 기본적으로 지원합니다. Windows, macOS, Linux에서 실행되며 다른 도구에 비해 시스템 메모리 사용량이 매우 적습니다. 유일한 단점은 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)가 제공되지 않으므로 터미널 사용에 익숙하지 않다면 다른 옵션을 고려해야 한다는 점입니다.
2. LM 스튜디오
GUI 기반 작업을 선호한다면 LM 스튜디오(LM Studio)는 가장 사용하기 쉬운 앱 중 하나입니다. 데스크톱 인터페이스를 제공하여 Hugging Face를 직접 탐색하고, 양자화된 모델을 다운로드하고, 구성 파일 없이 시스템 메시지를 조정할 수 있습니다.
이 소프트웨어는 서버 배포를 위한 헤드리스 데몬, 지속적인 배치 처리를 통한 병렬 추론 요청, 로컬 MCP 서버를 지원하는 새로운 상태 저장 REST API와 같은 기능도 갖추고 있습니다. 하지만 일상적인 사용에 있어 가장 중요한 기능은 여전히 모델 검색입니다. 앱 인터페이스를 벗어나지 않고도 크기, 성능 및 호환성별로 정렬된 모델을 검색, 비교 및 다운로드할 수 있습니다.
LM Studio에는 사용자의 컴퓨터에서 OpenAI 호환 API를 제공하는 로컬 서버가 포함되어 있어 다른 도구의 백엔드로도 사용할 수 있습니다. 엔비디아 및 애플 실리콘 GPU를 모두 지원하며, 내장 벤치마킹 기능을 통해 특정 하드웨어에서 다양한 모델의 성능을 비교할 수 있습니다. 단점은 Electron 기반 앱이기 때문에 모델의 하드웨어 사용량 외에도 더 많은 RAM을 사용한다는 점입니다.
3. GPT4All
GPT4All은 PC에서 로컬 AI를 빠르게 실행할 수 있는 또 다른 간편한 방법입니다. 로컬 AI 모델을 실행해 본 적이 없거나 다소 어렵게 느껴진다면 (Hugging Face에서 여러 모델을 비교해 보면 그럴 수 있습니다), GPT4All을 통해 시작해 보세요. 앱을 다운로드하고 실행한 후, 내장된 목록에서 모델을 선택하고 바로 채팅을 시작할 수 있습니다.
여기서 가장 눈에 띄는 기능은 내장된 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템인 LocalDocs입니다. PDF, 텍스트 파일 또는 마크다운 문서가 있는 폴더를 지정하면 자동으로 모든 파일의 색인을 생성합니다. 질문을 하면 모델은 학습 데이터에만 의존하는 대신 파일에서 관련 구절을 가져옵니다.
GPT4All은 CPU만으로도 상당히 잘 작동하기 때문에 고성능 AI 모델에 필요한 하드웨어가 부족한 노트북이나 구형 컴퓨터에 적합합니다. Windows, macOS, Linux에서 사용할 수 있습니다. 하지만 사용 편의성은 뛰어나지만 유연성은 떨어집니다. Ollama나 LM Studio처럼 컨텍스트 창이나 양자화 설정을 세밀하게 제어할 수 없습니다.
4. Jan
Jan은 다른 도구들과는 다른 접근 방식을 취합니다. 단순히 LLM 실행 도구에 그치지 않고, 깔끔한 ChatGPT와 유사한 인터페이스를 갖춘 완벽한 오프라인 어시스턴트 플랫폼을 목표로 합니다. 완전한 오픈 소스이며 처음부터 개인 정보 보호를 최우선으로 설계되었기 때문에, 완성도 높은 제품을 사용하는 것처럼 느껴지더라도 사용자의 데이터는 안전하게 보호됩니다.
설치 과정 또한 매우 간단합니다. Jan을 다운로드하고, 하드웨어에 맞는 모델을 선택한 후(선택이 어려우면 앱에서 도와줍니다), 바로 채팅을 시작하면 됩니다. Hugging Face와도 직접 연동되어 Qwen, Llama, Mistral 같은 모델을 UI에서 바로 찾아보고 다운로드할 수 있습니다. Ollama나 LM Studio처럼 Jan도 1337번 포트에 로컬 API 서버를 설정하여 OpenAI의 API를 모방합니다. 이를 통해 VS Code에 연결하여 로컬 AI 기반 코딩 도우미를 만들 거나 , 사용자 지정 스크립트와 통합하거나, HTTP를 통해 작동하는 다른 모든 작업을 수행할 수 있습니다.
모델 다운로드가 완료되면 프로그램은 오프라인에서 작동합니다. 또한 Windows, macOS, Linux를 지원하며 Cortex라는 범용 엔진으로 실행됩니다. ChatGPT를 직접 사용하지 않고도 ChatGPT와 가장 유사한 경험을 원한다면 Jan은 꽤 괜찮은 선택입니다.
마치며
양자화 모델 덕분에 사양이 낮은 하드웨어에서도 대규모 AI 모델을 실행할 수 있게 되었으며 , PC에서 로컬로 AI를 경험할 수 있는 앱 도 많이 있습니다 . 하지만 이러한 모델을 제대로 실행하려면 몇 가지 하드웨어 요구 사항을 충족해야 합니다.일반적으로 8기가바이트 메모리와 최신 CPU면 기본적인 작동은 가능합니다. 하지만 더 큰 모델을 만들고 더 나은 사용 경험을 위해서는 16GB RAM, 최소 8GB VRAM을 갖춘 전용 그래픽 카드, 그리고 모델과 데이터를 저장할 SSD를 권장합니다.
이제 AI 구독료 지불은 선택 사항이지 필수 사항이 아닙니다. API 제어를 원하는 개발자든, 데이터가 기기 외부로 유출되는 것을 원치 않는 개인 정보 보호에 민감한 사용자든, 구독료 없이 단순히 실험해보고 싶은 사람이든, 각자의 필요에 맞는 방식으로 로컬 AI를 활용할 수 있는 앱이 있습니다.
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