llama.cpp란 무엇인가: 로컬 LLM 추론 엔진의 GGUF와 양자화 원리 정리
구독료도 사용량 제한도 없이 내 노트북에서 LLM을 돌리는 로컬 추론 엔진 llama.cpp를 IBM 개발자가 설명한다. GGUF 포맷과 모델 양자화, 플랫폼별 최적화 커널, 그리고 로컬 서버 활용법까지 정리했다.
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AI TOPIC
GGUF 최신 뉴스와 핵심 해설
GGUF 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 7편을 최신순으로 모았습니다.
LLM 양자화 완전 정리: FP16·INT4 숫자 형식과 GPTQ·AWQ·GGUF의 차이
라마 3.1 70B는 그냥 돌리면 약 140GB 메모리가 필요하다. 양자화가 이 숫자를 어떻게 줄이는지, 자주 뒤섞이는 숫자 형식과 양자화 방법, 파일 형식이 서로 어떻게 다른지, 그리고 정밀도를 낮출 때 실제로 치르는 대가는 무엇인지 정리했다.
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LLM 양자화 방식 비교 GPTQ GGUF AWQ, 내 GPU에 맞는 압축 고르기
작은 노트북에서도 대형 언어모델을 돌리기 위한 양자화의 원리와, 사전 양자화 모델의 대표 형식인 GPTQ·GGUF·AWQ의 차이와 선택 기준을 자막 근거로 정리했다.
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LLM 양자화란? 메모리와 대역폭을 줄이는 GPTQ·AWQ·QLoRA·GGUF 핵심 정리
LLM 양자화의 원리를 정리한다. 값당 바이트 수를 줄여 모델을 최대 8분의 1로 압축하고, 메모리 대역폭 병목을 완화해 속도까지 높이는 GPTQ·AWQ·QLoRA·GGUF 기법을 살펴본다.
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LLM 양자화 완벽 정리: GPTQ·AWQ·GGUF로 메모리 87% 줄이기
거대 LLM을 개인 PC에서 돌리는 핵심 기술인 양자화의 원리와, GPTQ·AWQ·GGUF를 하드웨어와 용도에 맞게 고르는 실전 기준을 정리했습니다.
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LLM 파인튜닝 완전 가이드: Unsloth·QLoRA·GGUF 실전
왜·언제 LLM을 파인튜닝하는지, 대형 모델의 학습 단계, QLoRA의 원리, 그리고 Unsloth로 ASCII 아트·챗봇·추론 모델을 만들고 GGUF로 로컬 실행하는 전 과정을 정리했다.
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LLM 양자화 완전정리: FP16·INT8·4비트·GGUF로 모델 크기 80% 줄이기
수백억 파라미터 LLM을 소비자용 하드웨어에서 돌리게 해주는 양자화의 원리를, 부동소수점 표현부터 8비트·4비트 압축, 성능 비교, GGUF·llama.cpp까지 정리합니다.
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