이 기사는 Binh Pham이 Raspberry Pi Zero를 활용하여 USB 스틱에서 로컬 대형 언어 모델(LLM)을 실행하는 프로젝트에 대해 다룹니다. 이 프로젝트는 클라우드 기반 솔루션에서 벗어나 로컬 LLM 사용의 증가 추세를 반영합니다. Pham은 llama.cpp와 llamafile을 사용하여 오프라인에서 경량 챗봇 경험을 만들었지만, Pi Zero의 노후화와 한계로 인해 상당한 도전에 직면했습니다.
Raspberry Pi Zero는 8년 된 기기로, 512MB의 RAM과 ARMv6 CPU에서 작동합니다. Pham은 llama.cpp 소스 코드를 수정하여 ARMv8 명령어 집합에서 변환하고, 현대 하드웨어를 위한 최적화를 제거해야 했습니다. 이러한 장애물을 극복한 후, 그는 사용자가 LLM에 대한 프롬프트로 텍스트 파일을 제출할 수 있는 원활한 소프트웨어 경험을 만드는 데 집중했습니다.
벤치마크 결과는 다양한 모델에서 토큰 속도가 다르게 나타났습니다: Tiny15M 모델은 223ms당 1토큰을 달성했으며, Lamini-T5-Flan-77M 모델은 2.5s당 1토큰, SmolLM2-136M 모델은 2.2s당 1토큰을 소요했습니다. 이러한 속도는 실용적인 응용 프로그램에는 너무 느리다는 것을 나타내며, 이 프로젝트가 혁신적이긴 하지만, 로컬 LLM에 구형 하드웨어를 사용하는 것은 실현 가능하지 않을 수 있음을 시사합니다. 더 나은 성능을 위해 Raspberry Pi 5에서 Deepseek와 같은 더 발전된 모델을 사용하는 것이 권장됩니다.
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