llm4 [라즈베리파이] 30B 파라미터 LLM 실시간 구동 라즈베리 파이에서 300억 파라미터 LLM 실시간 구동 - 엣지 AI의 새로운 지평"6만원짜리 싱글보드 컴퓨터에서 300억 파라미터 AI 모델이 실시간으로 대화한다" 2025년을 지나 2026년, AI 기술의 민주화가 새로운 국면에 접어들었습니다. ByteShape 팀이 발표한 ShapeLearn 기술을 통해 Qwen3-30B-A3B 모델이 라즈베리 파이 5(16GB)에서 초당 8.03개의 토큰을 생성하며 실시간 대화가 가능해졌습니다. 이는 단순한 기술적 성취를 넘어, 클라우드 의존성에서 벗어난 진정한 엣지 AI 시대의 도래를 알리는 신호탄입니다. 본 글에서는 이 기술의 원리부터 실제 구축 방법, 그리고 활용 가능성까지 상세히 살펴보겠습니다.목 차1. 개요 및 배경2. Qwen3-30B-A3B 모델 아.. 2026. 2. 1. AI 코딩을 위한 중국 LLM모델 들의 습격 중국 AI 코딩 혁명의 시대2025년 초, 중국의 AI 기업 DeepSeek이 발표한 R1 모델이 전 세계 AI 업계에 충격파를 일으켰습니다.이 모델은 OpenAI의 GPT-4o와 비슷한 성능을 보이면서도 가격은 무려 95%나 저렴하다는 놀라운 결과를 보여주었습니다. 이는 단순히 하나의 기업이 만든 성과가 아닌, 중국 전체 AI 생태계가 이룬 혁신의 결과였습니다. 특히 코딩 분야에서 중국의 AI 모델들은 기존의 서구 모델들과 어깨를 나란히 하거나 때로는 능가하는 성능을 보여주고 있어 개발자들의 주목을 받고 있습니다. 중국의 AI 코딩 모델들은 단순히 성능만 뛰어난 것이 아닙니다. 대부분이 오픈소스로 공개되어 누구나 자유롭게 사용하고 개선할 수 있다는 점이 큰 장점입니다. 또한 비용 효율성 면에서도 탁월한.. 2025. 9. 19. [제조 AI] 6) [특집]공작기계(CNC) 제조업을 위한 로컬 LLM 구축 공작기계 분야 LLM 적용의 독특함과 전문성산업별 맞춤형 AI 접근의 필요성지금까지 연재를 통해 다양한 제조업 분야에서 로컬 LLM을 활용하는 방법들을 살펴보았습니다. 하지만 각 산업 분야는 고유한 특성과 요구사항을 가지고 있어, 획일적인 AI 솔루션으로는 진정한 효과를 기대하기 어렵습니다. 예를 들어, 식품 제조업에서는 HACCP과 위생 관리가 핵심이고, 화학 공업에서는 안전성과 공정 최적화가 중요하며, 전자 제조업에서는 미세 공정 제어와 수율 관리가 관건입니다. 마찬가지로 공작기계 제조업 역시 다른 어떤 분야와도 구별되는 독특한 특성들을 가지고 있습니다. 마이크론 단위의 정밀도가 요구되는 가공 환경, 수십 년간 축적된 숙련 기술자의 암묵지, G-code라는 특수한 프로그래밍 언어, 그리고 가공 조건의.. 2025. 9. 8. [제조 AI] 5) 제조업 분야별 AI 모델 선정 가이드 제조업 공장에서의 로컬 AI는 생산특성에 맞는 전용 AI 모델을 사용하세요.제조업 현장에서 AI를 도입할 때 가장 어려운 과제 중 하나는 '어떤 모델을 선택할 것인가'입니다.수많은 AI 모델들이 존재하지만, 제조업의 특수한 환경과 요구사항에 최적화된 모델을 찾는 것은 쉽지 않은 일입니다. 또한, 제조업 현장에서 AI를 도입할 때 가장 혼란스러운 점 중 하나는 '범용 LLM vs 전용 AI 모델' 중 어떤 것을 선택할지입니다. ChatGPT나 Llama3 같은 LLM이 화제가 되면서 모든 것을 LLM으로 해결하려는 시도가 늘어나고 있지만, 실제 제조업의 품질관리나 예측 유지보수에는 전용 AI 모델이 더 적합한 경우가 많고, 실제로도 실제 구축 환경에서는 전용모델들의 적용비율이 높습니다. 제조업 산업군의 특.. 2025. 9. 4. 이전 1 다음
