Ollama

Apple M4/M5 칩의 유니파이드 메모리 아키텍처가 LLM 추론에 미치는 영향을 깊이 파헤칩니다. Neural Engine, MLX 프레임워크, llama.cpp Metal 백엔드를 활용한 실전 벤치마크와 함께 NVIDIA GPU 대비 실질적인 선택 기준을 제시합니다.

2026년 오픈소스 LLM 생태계를 총망라한 가이드. 주요 모델 패밀리(Llama, Mistral, Gemma, Qwen, DeepSeek), 로컬 추론 도구(Ollama, llama.cpp, vLLM), 파인튜닝 기법(LoRA, QLoRA), 그리고 나만의 LLM을 운영하기 위한 실전 배포 전략을 다룹니다.

vLLM의 PagedAttention 아키텍처와 Ollama의 로컬 LLM 실행 환경을 심층 비교한다. 설치부터 서버 구동, API 호출, 주요 CLI 인자, 샘플링 파라미터, 환경변수, 양자화(AWQ/GPTQ/GGUF), 멀티 GPU 구성, Docker 배포, 성능 튜닝까지 — LLM 서빙에 필요한 모든 설정을 실전 예제와 함께 총정리한다.