로컬 AI가 필요한 이유
ChatGPT나 Claude 같은 클라우드 AI 서비스는 편리하지만, 민감한 데이터를 외부 서버로 보내야 한다는 한계가 있습니다. 회사 내부 문서를 분석하거나 개인정보가 포함된 데이터를 처리할 때는 보안 문제가 발생할 수 있습니다. 또한 API 사용량에 따라 비용이 증가하고, 인터넷 연결이 불안정하면 서비스를 이용할 수 없습니다.
로컬 AI는 이러한 문제를 해결합니다. 내 컴퓨터에서 직접 AI 모델을 실행하므로 데이터가 외부로 전송되지 않고, 인터넷 연결 없이도 사용할 수 있습니다. 초기 설치 후에는 추가 비용이 발생하지 않아 장기적으로 경제적입니다. Ollama와 LM Studio는 이런 로컬 AI 실행을 누구나 쉽게 할 수 있도록 도와주는 도구입니다.
2026년 현재 AI 기술의 발전 방향과 주요 트렌드를 파악하면 로컬 AI의 중요성을 더 잘 이해할 수 있습니다.
Ollama란 무엇인가
Ollama는 대형 언어 모델(LLM)을 로컬 환경에서 간편하게 실행할 수 있게 해주는 오픈소스 도구입니다. Docker처럼 간단한 명령어로 AI 모델을 다운로드하고 실행할 수 있어, 복잡한 설정 과정 없이 바로 사용할 수 있습니다. Meta의 Llama 3, Google의 Gemma, Mistral AI의 Mistral 등 다양한 최신 모델을 지원합니다.
가장 큰 장점은 OpenAI API와 호환된다는 점입니다. 기존에 ChatGPT API를 사용하던 코드가 있다면, 엔드포인트 주소만 변경하면 Ollama로 동작합니다. 별도의 코드 수정 없이 클라우드 AI를 로컬 AI로 전환할 수 있습니다. Windows, macOS, Linux 모두 지원하며, 설치 파일 하나로 간편하게 시작할 수 있습니다.
2025년부터는 한국형 모델인 EXAONE Deep 등도 지원하기 시작했습니다. Modelfile이라는 설정 파일을 통해 모델의 응답 스타일, 온도 값, 시스템 프롬프트 등을 커스터마이징할 수 있어 특정 업무에 최적화된 AI를 만들 수 있습니다.
Ollama 설치 및 실행 방법
Ollama 설치는 매우 간단합니다. 공식 웹사이트에서 운영체제에 맞는 설치 파일을 다운로드하여 실행하면 됩니다. Windows의 경우 .exe 파일을, macOS는 .dmg 파일을 다운로드합니다. 설치가 완료되면 명령 프롬프트나 터미널에서 ollama 명령어를 사용할 수 있습니다.
첫 모델 실행은 ollama run llama3 같은 명령어로 시작합니다. 이 명령어를 입력하면 Ollama가 자동으로 Llama 3 모델을 다운로드하고 실행합니다. 모델 크기에 따라 다운로드 시간이 다르며, 7B 모델은 약 4GB, 13B 모델은 약 7GB 정도입니다. 한 번 다운로드한 모델은 로컬에 저장되어 다음부터는 즉시 실행됩니다.
| 모델 크기 | 필요 RAM | 다운로드 크기 | 권장 용도 |
|---|---|---|---|
| 7B | 8GB | 약 4GB | 일반 대화, 간단한 질의응답 |
| 13B | 16GB | 약 7GB | 복잡한 분석, 코드 생성 |
| 33B | 32GB | 약 18GB | 전문적인 작업, 높은 정확도 |
| 70B | 64GB+ | 약 40GB | 최고 수준 성능, 연구용 |
실행 중인 모델과 대화하려면 터미널에서 바로 입력하면 됩니다. 종료는 /bye 명령어로 가능합니다. ollama list 명령어로 다운로드된 모델 목록을 확인할 수 있고, ollama pull 모델명으로 새 모델을 미리 다운로드할 수도 있습니다.
LM Studio와의 비교
LM Studio는 Ollama와 유사한 로컬 AI 실행 도구지만, GUI 기반이라는 점이 다릅니다. 명령어 대신 그래픽 인터페이스로 모델을 선택하고 다운로드할 수 있어 초보자에게 더 친숙합니다. 모델 검색, 설치, 실행이 모두 시각적으로 제공되며, 채팅 인터페이스도 내장되어 있습니다.
Ollama는 개발자나 자동화 작업에 적합합니다. CLI 기반이므로 스크립트로 자동화하기 쉽고, API 서버로 동작시켜 다른 프로그램과 연동하기 편리합니다. 반면 LM Studio는 일반 사용자가 직관적으로 사용하기 좋고, 모델 성능을 실시간으로 모니터링하는 기능도 제공합니다.
두 도구 모두 동일한 GGUF 형식 모델을 사용하므로, 한 쪽에서 다운로드한 모델을 다른 쪽에서 사용할 수도 있습니다. Ollama로 모델을 관리하고 API로 활용하면서, LM Studio로 테스트하는 방식으로 병행 사용하는 사용자도 많습니다.
API 서버로 활용하기
Ollama는 ollama serve 명령어로 로컬 API 서버를 실행할 수 있습니다. 기본적으로 http://localhost:11434에서 동작하며, OpenAI API와 호환되는 엔드포인트를 제공합니다. 기존 OpenAI 라이브러리를 사용하는 코드에서 base_url만 변경하면 즉시 사용할 수 있습니다.
Python으로 간단히 연동할 수 있습니다. pip install openai로 라이브러리를 설치한 후, client = OpenAI(base_url="http://localhost:11434/v1") 방식으로 클라이언트를 생성하면 됩니다. API 키는 필요하지 않으며, 나머지 코드는 OpenAI API를 사용할 때와 동일합니다.
이 방식으로 웹 애플리케이션에 AI 기능을 추가하거나, 자동화 스크립트에 AI 판단 로직을 넣을 수 있습니다. 외부 API 호출 비용 없이 무제한으로 사용할 수 있어, 프로토타입 개발이나 테스트 환경에서 특히 유용합니다. 단, 로컬 하드웨어 성능에 따라 응답 속도가 달라지므로, 대규모 트래픽을 처리하려면 GPU가 필수입니다.
최적 성능을 위한 시스템 요구사항
Ollama는 최소 8GB RAM에서 동작하지만, 실용적으로 사용하려면 16GB 이상을 권장합니다. 7B 모델은 8GB에서도 실행되지만, 여러 프로그램을 동시에 사용하면 메모리 부족으로 느려질 수 있습니다. 13B 이상 모델은 16GB RAM이 필수이며, 33B 모델은 32GB가 필요합니다.
GPU는 선택사항이지만, 있으면 응답 속도가 10배 이상 빨라집니다. NVIDIA GPU의 경우 CUDA를 지원하면 자동으로 인식되며, AMD GPU도 ROCm을 통해 활용할 수 있습니다. GPU 메모리(VRAM)가 6GB 이상이면 7B 모델을 완전히 GPU에 로드할 수 있어 최고 성능을 냅니다.
| 구성 요소 | 최소 사양 | 권장 사양 | 최적 사양 |
|---|---|---|---|
| RAM | 8GB | 16GB | 32GB+ |
| GPU | 없음 (CPU 사용) | GTX 1660 (6GB) | RTX 4070 (12GB+) |
| 저장공간 | 10GB | 50GB | 100GB+ |
| CPU | 4코어 | 8코어 | 16코어+ |
CPU만으로도 실행 가능하지만, 응답 생성에 시간이 걸립니다. 7B 모델 기준으로 CPU는 초당 5-10 토큰, GPU는 50-100 토큰을 생성합니다. 대화형 사용에서는 GPU가 훨씬 쾌적하며, 긴 문서 분석이나 코드 생성 작업에서는 GPU가 필수적입니다.
Modelfile로 커스터마이징하기
Modelfile은 Ollama에서 모델의 동작 방식을 정의하는 설정 파일입니다. Docker의 Dockerfile과 유사한 구조로, 베이스 모델을 지정하고 시스템 프롬프트나 파라미터를 추가할 수 있습니다. 이를 통해 특정 역할이나 톤으로 응답하는 맞춤형 AI를 만들 수 있습니다.
예를 들어 기술 문서 작성 전문 AI를 만들려면, SYSTEM 명령어로 “당신은 기술 문서 작성 전문가입니다”라는 역할을 지정합니다. PARAMETER temperature 0.7 같은 설정으로 응답의 창의성 수준을 조절할 수 있습니다. 온도 값이 낮을수록 일관되고 보수적인 답변을, 높을수록 창의적이고 다양한 답변을 생성합니다.
작성한 Modelfile은 ollama create 모델명 -f Modelfile 명령어로 새 모델로 저장됩니다. 이렇게 만든 모델은 ollama run 모델명으로 바로 실행할 수 있으며, 팀원들과 공유하거나 여러 프로젝트에서 재사용할 수 있습니다. 회사 내부 스타일 가이드나 전문 용어를 학습시켜 업무에 최적화된 AI를 구축하는 것도 가능합니다.
실전 활용 사례
로컬 AI는 다양한 업무 시나리오에서 활용됩니다. 가장 흔한 사례는 코드 리뷰와 문서 작성입니다. 개발자들은 Ollama로 로컬 AI를 실행해 코드 설명, 버그 찾기, 리팩토링 제안을 받습니다. 회사 코드를 외부 API로 보내지 않아도 되므로 보안 정책을 위반하지 않습니다.
의료, 법률, 금융 분야에서는 민감한 데이터 처리에 활용됩니다. 환자 기록을 분석하거나 계약서 초안을 작성할 때, 데이터가 로컬에만 머물러 개인정보보호법을 준수할 수 있습니다. 번역 작업에서도 기밀 문서를 외부 번역 서비스에 올리지 않고 처리할 수 있습니다.
교육 현장에서는 학생들에게 AI 학습 환경을 제공합니다. 학교에서 각 학생 PC에 Ollama를 설치하면, 인터넷 속도나 API 비용 걱정 없이 모든 학생이 동시에 AI를 사용할 수 있습니다. 프로그래밍 과제나 에세이 작성 시 즉각적인 피드백을 받을 수 있어 학습 효과가 높아집니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
❓ Ollama를 사용하려면 반드시 GPU가 필요한가요?
필수는 아닙니다. CPU만으로도 실행 가능하지만, GPU가 있으면 응답 속도가 10배 이상 빨라집니다. 일상적인 대화나 짧은 문서 처리는 CPU로도 충분하지만, 긴 문서 분석이나 실시간 응답이 필요하면 GPU를 권장합니다.
❓ Ollama와 ChatGPT의 품질 차이는 얼마나 되나요?
모델 크기와 종류에 따라 다릅니다. Llama 3 70B 같은 대형 모델은 GPT-3.5와 비슷한 수준이며, 특정 작업에서는 더 나을 수 있습니다. 다만 GPT-4나 Claude 3.5 같은 최신 프리미엄 모델보다는 성능이 낮습니다. 대부분의 일반 업무에서는 로컬 모델로 충분합니다.
❓ 한 번 다운로드한 모델의 용량은 얼마나 되나요?
7B 모델은 약 4GB, 13B는 7GB, 33B는 18GB, 70B는 40GB 정도입니다. 여러 모델을 설치하려면 충분한 저장공간이 필요하며, SSD 사용을 권장합니다. 불필요한 모델은 ollama rm 명령어로 삭제할 수 있습니다.
❓ Ollama로 이미지 생성이나 음성 인식도 가능한가요?
현재 Ollama는 텍스트 기반 언어 모델만 지원합니다. 이미지 생성은 Stable Diffusion 같은 별도 도구를, 음성 인식은 Whisper 같은 모델을 사용해야 합니다. 다만 멀티모달 모델(LLaVA 등)을 통해 이미지 분석은 가능합니다.
❓ 회사 업무에 사용할 때 라이선스 문제는 없나요?
Ollama 자체는 MIT 라이선스로 상업적 사용이 자유롭습니다. 다만 각 AI 모델의 라이선스를 확인해야 합니다. Llama 3는 상업적 사용이 허용되지만, 일부 모델은 연구 목적으로만 사용 가능합니다. 모델별 라이선스는 Ollama 공식 사이트에서 확인할 수 있습니다.