스마트폰에서 대규모 로컬 언어 모델을 실행하는 방법: 그리고 실행해야 하는 이유
모바일 기기에서 대규모 언어 모델(LLM)을 로컬로 실행하는 방법과 이를 통해 얻을 수 있는 이점을 알아보세요.
가장 중요한 사항들
- 대규모 언어 모델을 휴대폰에서 로컬로 실행하면 완벽한 개인 정보 보호와 오프라인 액세스가 가능해 클라우드 서비스에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.
- LLM 모델을 로컬에서 효율적으로 실행하려면 휴대폰에 최소 6GB의 RAM이 필요하며, 더 큰 모델의 경우 8GB 이상이 권장됩니다. 메모리가 부족한 휴대폰의 경우 1억~2억 개의 파라미터를 가진 모델이 가장 적합합니다.
- Atomic Chat이나 PocketPal AI와 같은 애플리케이션은 Gemma, Llama 또는 Phi-4와 같은 소규모 언어 모델(SLM)을 실행하는 데 사용할 수 있으며, 매개변수 수가 적은 모델에 초점을 맞춰 휴대폰과의 호환성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.
대규모 언어 모델(LLM)은 이제 무료로 이용할 수 있어 컴퓨터에서 로컬로 실행하는 것이 일반화되었으며, 어떤 면에서는 오히려 더 나은 선택이 될 수 있습니다. 클라우드에 데이터를 전송할 필요가 없어 개인 정보 보호 측면에서 더 유리하고 오프라인에서도 작동하기 때문입니다.
스마트폰에서 이러한 고급 AI 모델을 실행하는 것이 항상 쉬웠던 것은 아닙니다(가장 고급 Siri AI 기능을 사용하려면 최신 iPhone이 필요한 이유도 바로 이 때문입니다). 하지만 이제 대부분의 스마트폰이 충분히 강력해졌고, 일부 모델은 크기와 효율성이 뛰어나 실질적으로 가능해졌습니다. iPhone에서 로컬 AI 모델을 실행하는 방법 에 대한 자세한 내용은 관련 기사를 참조하세요.
데스크톱 컴퓨터에서 얻는 것과 유사한 이점이 있습니다. 구글, 오픈AI, 앤스로픽 등 제3자에게 데이터를 전송하지 않고도 항상 사용 가능하고 비공개적인 대규모 언어 모델(LLM)을 직접 구축할 수 있습니다. 단점으로는 모델 크기가 작고 성능이 떨어지기 때문에 AI 성능이 저하되고 제한적일 수 있으며, 배터리 수명에도 영향을 미칠 수 있다는 점입니다(AI 대화는 상당한 리소스를 소모할 수 있습니다).
이러한 타협에도 불구하고, 휴대폰에서 실행할 수 있는 기본 AI는 일상적인 작업과 대화를 매우 효율적으로 수행할 수 있으므로 Gemini 나 Siri(그리고 다른 AI 구독 서비스)를 잠시 쉬게 할 수 있습니다.
로컬 대규모 언어 모델(LLM)을 실행하는 데 필요한 휴대폰
최근 2년 이내에 출시된 아이폰이나 안드로이드폰이라면 대부분 로컬 대규모 언어 모델(LLM)을 원활하게 실행할 수 있습니다. 인공지능의 발전으로 제조사들이 이러한 용도를 염두에 두고 기기를 설계해왔기 때문입니다. 구형 휴대폰도 작동은 하지만, 더 작은 모델이 필요할 수 있고 성능 저하가 발생할 수도 있습니다.
인공지능 모델을 실행할 때, 프로세서(칩셋) 성능보다 RAM(랜덤 액세스 메모리)이 훨씬 더 중요한 고려 사항입니다. 만족스러운 성능을 위해서는 6GB 이상이 필요하며, 더 큰 모델의 경우 8GB 이상이면 더욱 좋습니다. RAM이 8GB 미만인 경우, 10억~20억(B)개 정도의 파라미터를 가진 모델에 집중하는 것이 좋습니다. 여기서 B는 10억을 의미하며, 모델의 파라미터 개수(모델의 지능과 활용성을 나타내는 핵심 요소)를 나타냅니다.
저장 공간에 대해서는 크게 걱정하실 필요가 없습니다. 7억~8억 개의 매개변수를 사용하는 가장 큰 모델조차도 휴대폰에서 5GB를 넘지 않으므로, 여러 AI 모델을 기기에 저장해 두고 필요에 따라 전환하며 사용할 수 있습니다.
오늘 최신 플래그십 아이폰이나 안드로이드폰을 구입하면 인터넷 연결 없이 오프라인으로 빠르게 작업을 처리할 수 있는 AI 모델이 사전 설치되어 있습니다. 하지만 애플과 구글이 개발한 이러한 모델은 사용자가 직접 사용할 수 있는 것이 아니라, 시리 AI와 제미니가 최적의 선택이라고 판단할 때 사용됩니다.
로컬 대규모 언어 모델(LLM)을 실행하는 데 필요한 애플리케이션 및 모델
스마트폰에서 AI 모델을 실행하고 활용할 수 있는 앱들이 여러 가지 있습니다 . 그중 가장 인기 있는 앱으로는 Atomic Chat( 안드로이드 / iOS 용 )과 PocketPal AI( 안드로이드 / iOS 용 )가 있습니다. 두 앱에는 몇 가지 차이점이 있습니다. 예를 들어 Atomic Chat은 데스크톱 컴퓨터에서 LLM 모델을 실행하도록 확장하는 데 더 편리하고, PocketPal AI는 조금 더 가볍습니다. 하지만 두 앱 모두 스마트폰에서 네이티브 AI를 시작하는 데 매우 유용합니다.
모델 자체는 제한된 환경에서 작동하도록 설계되었기 때문에 SLM(Small Language Model)이라고도 불리며, 선택지는 매우 다양합니다. 예를 들어, Gemma는 Google에서 무료로 제공하는 오픈 소스 모델들을 아우르는 용어이며, 이 중 일부는 특히 협소한 공간과 적은 리소스(예: 스마트폰)에서 작동하도록 설계되었습니다.
Meta는 Llama라는 자체 오픈 소스 AI 모델을 보유하고 있으며, Microsoft는 효율성이 뛰어나다고 평가받는 Phi-4 모델을 제공합니다. 휴대폰과 가장 잘 호환되는 패키지를 찾으려면 "B" 앞에 매개변수가 가장 적게 붙어 있는 버전(또는 이름에 "mini"가 포함된 버전)을 찾아보세요.
현재 이러한 소형 언어 모델(SLM)은 주로 텍스트 기반이지만, 일부 최신의 더 크고 발전된 모델은 이미지와 파일을 분석할 수 있습니다. 이미지와 비디오를 생성하려면 적어도 다음 기술적 도약이 일어날 때까지는 기존의 클라우드 기반 AI 모델을 사용해야 할 것입니다.
휴대폰에서 로컬 대규모 언어 모델(LLM)을 사용해 보기
스마트폰에서 이러한 네이티브 AI 모델이 얼마나 유용한지 알아보기 위해, 저는 더 이상 플래그십 모델은 아니지만 그렇다고 아주 오래된 폰도 아닌 제 Pixel 9 Pro에 PocketPal AI와 Google의 소형 Gemma 모델 중 하나를 설치했습니다. PocketPal AI가 제공하는 간편한 선택 마법사가 인상적이었습니다. 이 마법사는 사용자의 휴대폰에 적합한 AI 모델을 바로 추천해 줍니다.
템플릿 몇 개를 다운로드하고 설치한 후에는 간편하게 불러와 사용할 수 있습니다. PocketPal AI는 또한 사용자의 필요에 맞게 AI 템플릿을 맞춤 설정할 수 있는 "동반자"(앱 이름의 유래) 기능을 제공합니다. 기본 옵션인 Pip은 Gemini나 Siri 와 같은 일반적인 AI 앱에서 익숙한 기능을 제공하는 훌륭한 대안처럼 보입니다 . 안내 및 후속 조치 기능은 원활하게 작동하며, 채팅 기록은 기본적으로 저장됩니다.
스마트폰에서 LLM 모델을 실행할 때 응답 속도가 눈에 띄게 느려지는 것은 예상되는 현상이며, AI 모델의 크기에 따라 분명한 차이가 나타납니다. 작은 모델을 선택하면 지능이나 완성도는 다소 떨어지더라도 훨씬 빠른 답변을 얻을 수 있습니다. 최적의 성능과 속도 균형을 찾기 위해 여러 모델을 시험해 보는 것이 좋습니다.
웹 검색 기능이나 최신 정보가 부족한 상황에서, 이 옵션은 아이디어 구상, 기존 텍스트 분석 및 다듬기, 새로운 텍스트 작성, 사실 정보의 신속한 수집, 또는 비교(예: "...와 비슷한 영화를 추천해 주세요")에 이상적입니다. 하지만 언제나 그렇듯이, 이러한 모델이 만들어낼 수 있는 "환상"에 주의해야 하며, AI가 제공하는 정보는 절대 정확성을 보장해서는 안 됩니다.
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