로컬 LLM3 맥북 프로는 AI 개발에 적합한가요? M1~M5·메모리 몇 GB가 맞을까? (2026) 맥북 프로는 AI 개발에 적합합니다. ChatGPT·Claude API를 붙이는 앱, RAG, 에이전트, Python 실험은 M1 이후 맥에서도 충분하고, 로컬 LLM까지 돌리려면 칩 세대보다 통합 메모리 용량을 먼저 봐야 합니다. 반대로 CUDA 전용 학습 코드를 오래 돌리는 것이 주업무라면 맥북은 보조 개발기로 쓰고 NVIDIA GPU 서버나 클라우드를 함께 쓰는 편이 낫습니다.구매 기준만 먼저 말하면 API 중심 개발은 16GB, 7~9B 로컬 모델과 Docker를 함께 쓰면 24GB, 14B급 모델·여러 컨테이너·긴 컨텍스트까지 고려하면 32~48GB가 현실적인 출발점입니다.AI 개발 종류부터 나누면 답이 달라진다‘AI 개발’은 한 가지 작업이 아닙니다. 모델을 외부 API로 호출하는 앱 개발, .. 2026. 8. 3. 콜리브리(Colibrì)란? 744B GLM-5.2를 25GB 노트북에서 돌리는 오픈소스 엔진 완전 정리 (2026) 744B 파라미터 AI를 25GB 램 노트북에서 돌린다.처음 들으면 과장처럼 들립니다. 실제로 Threads에서도 이 문장 하나로 퍼졌고, GitHub에는 2026년 7월 22일 기준 약 1.76만 스타가 붙어 있습니다. 프로젝트 이름은 콜리브리(Colibrì). 이탈리아어로 벌새입니다.결론부터 말하면, 이 문장은 반은 진짜고 반은 오해의 여지가 있습니다. 진짜인 부분은 "돌아간다"는 사실이고, 오해가 생기는 부분은 "쓸 만하다"는 암시입니다. 콜리브리가 한 일, 정확히 말하면콜리브리는 모델이 아닙니다. 엔진입니다.돌리는 대상은 Z.ai(Zhipu)의 GLM-5.2입니다. 744B MoE 오픈웨이트 모델이고, 토큰 하나를 만들 때 실제로 켜지는 파라미터는 대략 40B입니다. 콜리브리는 이 "다 안 켠다".. 2026. 7. 22. 🧪 Ollama로 EXAONE Deep 실행하는 방법 (로컬에서 쉽게 사용하기!) Ollama는 로컬에서 LLM 모델을 간편하게 실행할 수 있도록 도와주는 도구입니다. Mac, Windows, Linux 모두 지원되며, EXAONE Deep 모델도 Ollama에서 바로 실행 가능합니다.✅ 준비 사항💻 Windows / macOS / Linux 환경💾 최소 8GB RAM (권장: GPU 또는 16GB 이상)🌐 인터넷 연결 (모델 다운로드를 위해)1️⃣ Ollama 설치하기Ollama는 아래 링크에서 운영체제에 맞는 설치 파일을 다운로드할 수 있습니다.🔗 Ollama 다운로드 페이지설치 후 터미널(또는 명령 프롬프트)에서 아래 명령어로 설치 확인을 할 수 있어요:ollama --version2️⃣ EXAONE Deep 모델 실행하기Ollama는 EXAONE Deep 7.8B 모델을.. 2025. 4. 3. 이전 1 다음
