로컬에서 모델을 실행하기 위한 최고의 LLM 도구 7가지(2026년 XNUMX월)

개선 대규모 언어 모델(LLM) 자주 등장하고 클라우드 기반 솔루션이 편리함을 제공하는 반면, LLM을 로컬에서 실행하면 향상된 개인 정보 보호, 오프라인 접근성, 데이터와 모델 사용자 정의에 대한 보다 강력한 제어 등 여러 가지 이점이 있습니다.

지역적으로 LLM을 운영하는 데는 여러 가지 매력적인 이점이 있습니다.

• 개인 정보 : 민감한 정보가 로컬 환경에만 유지되고 외부 서버로 전송되지 않도록 하여 데이터를 완벽하게 제어합니다.  
• 오프라인 접근성: 인터넷에 연결되지 않아도 LLM을 사용할 수 있으므로 연결이 제한적이거나 신뢰할 수 없는 상황에 이상적입니다.  
• 사용자 지정 : 특정 작업 및 선호도에 맞게 모델을 미세 조정하여 고유한 사용 사례에 맞게 성능을 최적화하세요.  
• 비용 효율성 : 클라우드 기반 솔루션과 관련된 반복적인 구독 요금을 피하면 장기적으로 비용을 절감할 수 있습니다.

이 분석에서는 LLM을 지역적으로 운영하는 데 도움이 되는 몇 가지 도구를 살펴보고, 이러한 도구의 기능, 장점, 단점을 검토하여 특정 요구 사항에 따라 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.

1. 무엇이든LLM

AnythingLLM은 오픈 소스 로컬 LLM 파워를 데스크톱에 바로 적용하는 AI 애플리케이션입니다. 이 무료 플랫폼은 사용자에게 문서와 채팅하고, AI 에이전트를 실행하고, 다양한 AI 작업을 처리하는 간단한 방법을 제공하는 동시에 모든 데이터를 자신의 머신에서 안전하게 보호합니다.

이 시스템의 강점은 유연한 아키텍처에서 비롯됩니다. 세 가지 구성 요소가 함께 작동합니다. 원활한 상호작용을 위한 React 기반 인터페이스, 벡터 데이터베이스 및 LLM 통신의 부하를 관리하는 NodeJS Express 서버, 그리고 문서 처리를 위한 전용 서버입니다. 사용자는 오픈 소스 옵션을 로컬에서 실행하거나 OpenAI, Azure, AWS 또는 기타 제공업체의 서비스에 연결하여 원하는 AI 모델을 선택할 수 있습니다. 이 플랫폼은 PDF 및 Word 파일부터 전체 코드베이스에 이르기까지 다양한 문서 유형을 지원하므로 다양한 요구에 맞게 조정할 수 있습니다.

AnythingLLM을 특히 매력적으로 만드는 것은 사용자 제어와 개인 정보 보호에 중점을 두고 있다는 것입니다. 외부 서버로 데이터를 전송하는 클라우드 기반 대안과 달리 AnythingLLM은 기본적으로 모든 것을 로컬로 처리합니다. 보다 강력한 솔루션이 필요한 팀의 경우 Docker 버전은 엄격한 보안을 유지하면서도 사용자 지정 권한이 있는 여러 사용자를 지원합니다. AnythingLLM을 사용하는 조직은 대신 무료 오픈 소스 모델을 사용하여 종종 클라우드 서비스에 묶이는 API 비용을 건너뛸 수 있습니다.

Anything LLM의 주요 특징:

• 모든 데이터를 귀하의 머신에 보관하는 로컬 처리 시스템
• 다양한 AI 공급업체에 연결되는 다중 모델 지원 프레임워크
• PDF, Word 파일 및 코드를 처리하는 문서 분석 엔진
• 내장 AI 에이전트 작업 자동화 및 웹 상호 작용을 위해
• 사용자 정의 통합 및 확장을 가능하게 하는 개발자 API

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2. GPT4올

GPT4All은 또한 귀하의 기기에서 직접 대규모 언어 모델을 실행합니다. 이 플랫폼은 귀하의 시스템에서 데이터가 나가지 않고도 귀하의 하드웨어에 AI 처리를 제공합니다. 무료 버전은 사용자에게 다음을 포함한 1,000개 이상의 오픈 소스 모델에 대한 액세스를 제공합니다. 야마 및 미스트랄.

이 시스템은 표준 소비자 하드웨어인 Mac M 시리즈, AMD, NVIDIA에서 작동합니다. 작동하려면 인터넷 연결이 필요 없으므로 오프라인 사용에 이상적입니다. LocalDocs 기능을 통해 사용자는 개인 파일을 분석하고 자신의 컴퓨터에서 전적으로 지식 기반을 구축할 수 있습니다. 이 플랫폼은 CPU와 GPU 처리, 사용 가능한 하드웨어 리소스에 적응합니다.

엔터프라이즈 버전은 월 25달러의 기기당 비용이 들고 비즈니스 배포를 위한 기능이 추가됩니다. 조직은 맞춤형 에이전트, IT 인프라 통합 및 이를 뒷받침하는 회사인 Nomic AI의 직접 지원을 통해 워크플로 자동화를 얻습니다. 로컬 처리에 중점을 두었기 때문에 회사 데이터는 조직 경계 내에 유지되고 보안 요구 사항을 충족하는 동시에 AI 기능을 유지합니다.

GPT4All의 주요 기능:

• 클라우드 연결이 필요 없이 로컬 하드웨어에서만 실행됩니다.
• 1,000개 이상의 오픈소스 언어 모델에 액세스
• LocalDocs를 통한 내장 문서 분석
• 오프라인 작업 완료
• 엔터프라이즈 배포 도구 및 지원

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3. 올라마

Ollama는 LLM을 컴퓨터에서 직접 다운로드, 관리 및 실행합니다. 이 오픈 소스 도구는 가중치, 구성 및 종속성 등 모든 모델 구성 요소를 포함하는 격리된 환경을 만들어 클라우드 서비스 없이 AI를 실행할 수 있도록 합니다.

이 시스템은 명령줄과 그래픽 인터페이스를 모두 지원하며 macOS, Linux, Windows를 지원합니다. 사용자는 Ollama 라이브러리에서 모델을 가져올 수 있으며, 여기에는 텍스트 작업용 Llama 3.2, 코드 생성용 Mistral, 프로그래밍용 Code Llama, 이미지 처리용 LLaVA 등이 포함됩니다. 파이-3 과학적 작업을 위해. 각 모델은 자체 환경에서 실행되므로 특정 작업을 위해 다양한 AI 도구 간에 쉽게 전환할 수 있습니다.

Ollama를 사용하는 조직은 데이터 제어를 개선하는 동시에 클라우드 비용을 절감했습니다. 이 도구는 민감한 데이터를 처리하는 로컬 챗봇, 연구 프로젝트 및 AI 애플리케이션을 구동합니다. 개발자는 기존 CMS 및 CRM 시스템과 통합하여 데이터를 온사이트에 유지하면서 AI 기능을 추가합니다. 클라우드 종속성을 제거함으로써 팀은 오프라인에서 작업하고 AI 기능을 손상시키지 않고 GDPR과 같은 개인 정보 보호 요구 사항을 충족합니다.

Ollama의 주요 특징:

• 다운로드 및 버전 제어를 위한 완벽한 모델 ​​관리 시스템
• 다양한 작업 스타일을 위한 명령줄 및 시각적 인터페이스
• 다양한 플랫폼 및 운영 체제 지원
• 각 AI 모델에 대한 격리된 환경
• 비즈니스 시스템과의 직접 통합

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4. LM스튜디오

LM Studio는 AI 언어 모델을 컴퓨터에서 직접 실행할 수 있는 데스크톱 애플리케이션입니다. 사용자는 인터페이스를 통해 Hugging Face에서 모델을 찾고, 다운로드하고, 실행하면서 모든 데이터와 처리를 로컬로 유지합니다.

이 시스템은 완전한 AI 작업 공간 역할을 합니다. 내장 서버는 OpenAI의 API를 모방하여 OpenAI와 호환되는 모든 도구에 로컬 AI를 연결할 수 있습니다. 이 플랫폼은 Llama 3.2, Mistral, Phi, Gemma, DeepSeek, Qwen 2.5와 같은 주요 모델 유형을 지원합니다. 사용자는 문서를 드래그 앤 드롭하여 채팅할 수 있습니다. RAG(검색 증강 생성), 모든 문서 처리가 해당 머신에 남아 있습니다. 인터페이스를 사용하면 GPU 사용 및 시스템 프롬프트를 포함하여 모델이 실행되는 방식을 미세 조정할 수 있습니다.

로컬에서 AI를 실행하려면 견고한 하드웨어가 필요합니다. 컴퓨터에는 이러한 모델을 처리할 수 있는 충분한 CPU 성능, RAM 및 스토리지가 필요합니다. 사용자는 여러 모델을 동시에 실행할 때 성능이 다소 저하된다고 보고합니다. 그러나 데이터 프라이버시를 우선시하는 팀의 경우 LM Studio는 클라우드 종속성을 완전히 제거합니다. 이 시스템은 사용자 데이터를 수집하지 않으며 모든 상호 작용을 오프라인으로 유지합니다. 개인적인 용도로는 무료이지만 기업은 상업용 라이선스를 위해 LM Studio에 직접 문의해야 합니다.

LM Studio의 주요 기능:

• Hugging Face에서 내장된 모델 검색 및 다운로드
• 로컬 AI 통합을 위한 OpenAI 호환 API 서버
• RAG 처리를 통한 문서 채팅 기능
• 데이터 수집 없이 완전한 오프라인 작업
• 세분화된 모델 구성 옵션

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5. 월

Jan은 완전히 오프라인에서 실행되는 ChatGPT에 대한 무료 오픈 소스 대안을 제공합니다. 이 데스크톱 플랫폼을 사용하면 Llama 3, Gemma, Mistral과 같은 인기 있는 AI 모델을 다운로드하여 자신의 컴퓨터에서 실행하거나 필요할 때 OpenAI 및 Anthropic과 같은 클라우드 서비스에 연결할 수 있습니다.

이 시스템은 사용자에게 제어권을 부여하는 데 중점을 둡니다. 로컬 Cortex 서버는 OpenAI의 API와 일치하여 Continue.dev 및 Open Interpreter와 같은 도구와 호환됩니다. 사용자는 모든 데이터를 로컬 "Jan Data Folder"에 저장하며, 클라우드 서비스를 사용하지 않는 한 기기에서 어떤 정보도 유출되지 않습니다. 이 플랫폼은 VSCode나 Obsidian처럼 작동하며, 필요에 따라 사용자 정의 기능을 추가하여 확장할 수 있습니다. Mac, Windows, Linux에서 실행되며 NVIDIA(CUDA), AMD(Vulkan), Intel Arc GPU를 지원합니다.

얀은 모든 것을 사용자 소유권을 중심으로 구축합니다. 코드는 AGPLv3에 따라 오픈소스로 유지되어 누구나 열람하고 수정할 수 있습니다. 플랫폼은 익명의 사용 데이터를 공유할 수 있지만, 이는 엄격히 선택 사항입니다. 사용자는 실행할 모델을 선택하고 데이터와 상호작용에 대한 완전한 제어권을 갖습니다. 직접적인 지원을 원하는 팀을 위해 얀은 사용자가 플랫폼 개발을 지원하는 활발한 Discord 커뮤니티와 GitHub 저장소를 운영하고 있습니다.

Jan의 주요 특징:

• 로컬 모델 실행을 통한 완전한 오프라인 작업
• Cortex 서버를 통한 OpenAI 호환 API
• 로컬 및 클라우드 AI 모델 모두 지원
• 사용자 정의 기능을 위한 확장 시스템
• 주요 제조업체에서 다중 GPU 지원

1월 방문 →

6. 라마파일

Llamafile은 AI 모델을 단일 실행 가능 파일로 변환합니다. 모질라 빌더 프로젝트는 llama.cpp를 결합합니다. 코스모폴리탄 Libc 설치나 설정 없이 AI를 실행하는 독립 실행형 프로그램을 만듭니다.

이 시스템은 GPU에 직접 액세스할 수 있도록 모델 가중치를 압축되지 않은 ZIP 아카이브로 정렬합니다. 최적의 성능을 위해 런타임에 CPU 기능을 감지하며, Intel 및 AMD 프로세서에서 모두 작동합니다. 코드는 시스템 컴파일러를 사용하여 필요에 따라 GPU 관련 부분을 컴파일합니다. 이 설계는 macOS, Windows, Linux 및 BSD에서 실행되며 AMD64 및 ARM64 프로세서를 지원합니다.

보안을 위해 Llamafile은 Pledge()와 SECCOMP를 사용하여 시스템 접근을 제한합니다. OpenAI의 API 형식과 일치하여 기존 코드와 바로 호환됩니다. 사용자는 가중치를 실행 파일에 직접 포함하거나 별도로 로드할 수 있으며, Windows처럼 파일 크기 제한이 있는 플랫폼에 유용합니다.

Llamafile의 주요 특징:

• 외부 종속성 없이 단일 파일 배포
• 내장된 OpenAI API 호환성 계층
• Apple, NVIDIA 및 AMD를 위한 직접 GPU 가속
• 주요 운영 체제에 대한 크로스 플랫폼 지원
• 다양한 CPU 아키텍처에 대한 런타임 최적화

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7. 다음 채팅

NextChat은 ChatGPT의 기능을 사용자가 제어할 수 있는 오픈 소스 패키지로 제공합니다. 이 웹 및 데스크톱 앱은 OpenAI, Google AI, Claude 등 여러 AI 서비스에 연결되며 모든 데이터는 브라우저에 로컬로 저장됩니다.

이 시스템은 표준 ChatGPT에서 누락된 주요 기능을 추가합니다. 사용자는 "마스크"(GPT와 유사)를 만들어 특정 컨텍스트와 설정으로 사용자 지정 AI 도구를 빌드합니다. 이 플랫폼은 긴 대화의 경우 채팅 기록을 자동으로 압축하고, 마크다운 서식을 지원하며, 실시간으로 응답을 스트리밍합니다. 영어, 중국어, 일본어, 프랑스어, 스페인어, 이탈리아어를 포함한 여러 언어로 작동합니다.

ChatGPT Pro에 비용을 지불하는 대신 사용자는 OpenAI, Google 또는 Azure에서 자체 API 키를 연결합니다. 다음과 같은 클라우드 플랫폼에 무료로 배포합니다. 베르셀 개인 인스턴스에 사용하거나 Linux, Windows 또는 MacOS에서 로컬로 실행할 수 있습니다. 사용자는 사전 설정 프롬프트 라이브러리와 사용자 정의 모델 지원을 활용하여 특수 도구를 빌드할 수도 있습니다.

NextChat의 주요 특징:

• 외부 추적이 없는 로컬 데이터 저장
• Masks를 통한 맞춤형 AI 도구 생성
• 다양한 AI 공급자 및 API 지원
• Vercel에서 원클릭 배포
• 내장된 프롬프트 라이브러리 및 템플릿

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