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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llama.cpp 최신 뉴스와 핵심 해설
llama.cpp 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 5편을 최신순으로 모았습니다.
llama.cpp vs vLLM 차이 정리: 로컬 LLM 엔진 선택 기준과 양자화·연속 배칭 핵심
IBM 테크놀로지가 정리한 로컬 LLM 실행 엔진 비교. 양자화와 GGUF로 개인 PC를 노리는 llama.cpp, 연속 배칭과 페이지드 어텐션으로 대규모 서비스를 노리는 vLLM의 차이를 짚는다.
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로컬 AI 완벽 가이드: 미니 PC 하드웨어, 양자화 모델, Llama.cpp 설정과 비용
미니 PC에서 LLM을 직접 구동하는 로컬 AI 가이드 정리. 추론과 VRAM, 양자화, GPU와 통합 메모리 하드웨어 선택, Ollama·Llama.cpp 설정, 그리고 클라우드 구독 대체 가능성을 짚는다.
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로컬 LLM 속도 최적화: Ollama·llama.cpp 동시성과 다중 인스턴스로 처리량 높이기
혼자 대화할 땐 초당 100~120토큰이지만 코드 에이전트처럼 동시 요청이 몰리면 이야기가 달라진다. Ollama와 llama.cpp의 차이, 동시성·병렬·다중 인스턴스로 로컬 LLM 처리량을 열 배 넘게 끌어올리는 방법을 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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