ChatGPT와 같은 널리 퍼진 챗봇의 유용성이 확대되고 있다는 것은 부인할 수 없습니다.챗봇은 우리가 매일 글을 쓰고, 문제를 분석하고, 해결책을 고안할 수 있도록 해줍니다.그러나 인터넷 연결에 의존하지 않고도 AI에 액세스해야 하는 시나리오가 있거나 외부 서버의 데이터 저장과 관련하여 개인 정보 보호 문제가 발생하는 경우가 있습니다.다행히도 로컬 머신에서만 작동하는 오프라인 AI 챗봇을 직접 만들 수 있습니다.
오프라인 AI 챗봇 이해
오프라인 AI 챗봇은 컴퓨터에 상주하는 인공 지능 모델로, CPU(프로세서), GPU(그래픽 카드), RAM(메모리)과 같은 하드웨어 리소스를 활용해 실시간으로 응답을 생성하고 처리합니다.
오늘날 수많은 로컬 AI 모델이 존재하며, 지속적으로 새로운 모델이 등장하고 있습니다.많은 모델이 Meta(Llama), Google(Gemma), Microsoft(Phi), Mistral(Codestral, Mistral_7B)과 같은 주요 기술 회사에서 제공하는 오픈 소스 기반을 기반으로 구축되었습니다.이러한 모델의 포괄적인 비교는 Open LLM 리더보드 를 참조하세요.
다양한 모델이 다양한 작업에 맞춰 제공됩니다.일부는 코딩, 창의적 글쓰기, 롤플레잉 시뮬레이션과 같은 특정 기능에 맞게 조정되고, 다른 모델은 더 광범위한 기능을 갖추고 있습니다.또한 콘텐츠 조정 측면에서도 차이가 있습니다.일부는 Not Safe For Work(NSFW) 콘텐츠를 엄격하게 걸러내고, 다른 모델은 더 화려한 언어를 피하지 않습니다.
로컬 AI 모델을 선택할 때는 크기를 고려하세요.이상적으로는 모델이 GPU의 VRAM(비디오 RAM)에 맞아야 합니다.예를 들어, 8GB VRAM이 있는 그래픽 카드를 소유하고 있다면 최대 7GB가 필요한 모델을 원활하게 작동할 수 있지만 10GB 모델은 너무 번거로울 것입니다.일반적으로 더 큰 모델은 더 많은 기능을 제공하지만 더 견고한 하드웨어가 필요합니다.
예를 들어, 저는 비교적 가볍고(8.37GB) 상업적으로 실행 가능하며 크기에 비해 인상적인 코딩 기능을 보여주는 Qwen2.5 Coder 14B 모델을 활용하고 있습니다.다양한 모델을 실험하여 필요에 가장 잘 맞는 모델을 찾는 것을 권장합니다.r/LocalLLaMA 와 같은 커뮤니티에 참여하면 귀중한 통찰력과 지속적인 업데이트를 얻을 수 있습니다.
오프라인 AI 챗봇 설정하기
오프라인 AI 챗봇을 구축하려면 로컬 AI 모델과 상호작용을 위한 사용자 친화적 인터페이스라는 두 가지 중요한 요소가 필요합니다.다양한 소프트웨어 플랫폼이 두 가지 옵션을 원활하게 제공합니다.
제가 가장 추천하는 것은 Jan.ai입니다.인기 있는 채팅 애플리케이션을 연상시키는 명확하고 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하는 완전히 오픈 소스 도구입니다.또는 LM Studio도 고려할 수 있습니다.일반적으로 최첨단 모델을 빠르게 채택하지만 소스 코드를 공개적으로 제공하지 않습니다.
Jan.ai 설치 및 초기 모델 다운로드 단계
먼저 Jan.ai 웹사이트를 방문하여 시스템과 호환되는 버전을 다운로드하세요.설치 과정은 간단합니다.다운로드한 설치 프로그램을 실행하고 제공된 프롬프트를 따르세요.
설치가 완료되면 Jan.ai를 실행합니다.요구 사항에 맞게 조정되고 하드웨어와 호환되는 모델을 선택하고(Jan.ai에서 호환성을 명확히 설명) 다운로드를 클릭합니다.다운로드 및 후속 모델 설치에는 인터넷 속도에 따라 시간이 걸릴 수 있습니다.
대화를 시작하기 전에 호환되는 NVIDIA 그래픽 카드가 있는 경우 설정 에서 GPU 가속을 활성화하여 최적의 성능을 보장하세요.이 단계는 모델의 응답 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.이 프로세스 중에 수신한 프롬프트에 따라 NVIDIA 드라이버 와 CUDA 툴킷을 업데이트해야 할 수도 있습니다.
로컬 AI 챗봇과 상호 작용
모델을 다운로드한 후, 왼쪽 상단 사이드바에 있는 채팅 버튼을 선택하여 채팅을 시작합니다.새 스레드가 생성되고 자동으로 다운로드한 모델이 선택됩니다.여러 모델을 다운로드한 경우, 모델 이름을 클릭하여 사용 가능한 옵션 중에서 선택하기만 하면 됩니다.
오프라인 AI 챗봇에 첫 질문을 하려면 Ask me anything 필드에 메시지를 입력하고 을 누르세요 Enter.모델이 작동하기 시작하면서 초기 응답이 더 오래 걸릴 수 있지만 후속 답변은 즉시 도착해야 합니다.
모범 사례로서, 다른 주제나 작업을 다룰 때마다 새 스레드를 시작하는 것을 권장합니다.이 방법은 체계적인 대화를 촉진하여 AI가 별도의 주제를 혼동하지 않도록 하는 데 도움이 됩니다.
로컬 AI 챗봇의 행동 맞춤화
Jan.ai의 두드러진 특징 중 하나는 AI 챗봇이 질의에 어떻게 반응하는지 사용자 정의할 수 있는 기능입니다.사용자 정의는 주로 포괄적인 지침과 특정 기술 매개변수를 통해 이루어집니다.
시작하려면 AI 어시스턴트에게 기본적인 행동 지침을 제공하세요.모델 이름 옆에 있는 설정 으로 이동하고 어시스턴트 탭을 클릭하여 지침 필드에 액세스하세요.
이 필드에서는 AI가 어떻게 상호작용하기를 원하는지에 대한 지침을 입력할 수 있습니다.예를 들어 “개념을 간단한 용어로 설명하는 프로그래밍 튜터 역할을 하세요” 또는 “초안에 대한 건설적인 피드백을 제공하는 창의적 글쓰기 코치처럼 응답하세요”가 있습니다.
기본 지침 외에도 여러 가지 기술적 매개변수를 조정하여 AI가 응답을 생성하는 방식을 세부적으로 조정할 수 있습니다.오른쪽 사이드바의 모델 탭에는 다음과 같은 핵심 설정이 포함되어 있습니다.
- 온도 : 이 설정은 AI의 창의성에 영향을 미칩니다.낮은 값(0.0~0.5)은 더 예측 가능하고 집중된 반응을 제공하는 반면, 높은 값(0.8~2.0)은 창의적이지만 때때로 집중되지 않은 결과를 제공할 수 있습니다.
- 최대 토큰 : 이 매개변수는 AI의 응답 길이를 결정합니다.값을 늘리면 더 길고 포괄적인 답변이 나오고, 값을 줄이면 응답이 간결해집니다.
- 문맥 길이 : 이것은 AI가 얼마나 많은 대화를 기억하고 참조할 수 있는지 제어합니다.더 큰 문맥은 자세한 토론을 용이하게 하지만 성능 속도에 영향을 미칠 수 있습니다.
중요한 점은, 다양한 구성으로 개별 채팅 스레드를 만들 수 있다는 것입니다.예를 들어, 상상력이 풍부한 글쓰기를 위한 고온 설정이나 정확한 기술 문의를 위한 저온 설정 등이 있습니다.주저하지 말고 실험해서 자신에게 가장 적합한 설정을 찾아보세요!
오프라인 AI 챗봇을 구동하는 유능한 모델을 사용하면 수행할 수 있는 작업 범위가 광범위합니다.개인적으로 저는 AI 챗봇을 사용하여 처음부터 최신 웹 애플리케이션을 구축했으며, 글쓰기와 프로그래밍부터 분석 평가와 창의적인 탐구에 이르기까지 가능성이 무한하다는 것을 보여주었습니다.
모든 이미지와 스크린샷의 출처는 David Morelo입니다.
자주 묻는 질문
1.오프라인 AI 챗봇을 실행하는 데 필요한 하드웨어 요구 사항은 무엇입니까?
원활한 작동을 보장하기 위해 시스템에는 적절한 CPU, 최소 8GB RAM, 호환 GPU가 있어야 합니다.최적의 성능을 위해 AI 모델 크기도 GPU의 VRAM에 맞아야 합니다.
2.여러 AI 모델을 동시에 사용할 수 있나요?
네, 여러 AI 모델을 다운로드하여 설치할 수 있습니다.대화를 체계적으로 정리하고 맥락적으로 관련성 있게 유지하려면 다른 모델에 대해 별도의 스레드를 만드는 것이 좋습니다.
3. AI 챗봇이 최적의 성능을 발휘하고 있는지 어떻게 확인할 수 있나요?
NVIDIA 그래픽 카드를 사용하는 경우 설정에서 GPU 가속을 활성화하고 드라이버를 최신 상태로 유지하세요.또한 온도 및 최대 토큰과 같은 요소에 대한 구성을 모니터링하여 성능을 극대화하세요.
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