10개 최고의 LLM 도구를 로컬에서 모델을 실행하는 데 사용

로컬에서 대규모 언어 모델을 실행하는 것은 더 이상 연구자만의 특권이 아닙니다. 개발자, 개인 정보 보호에 민감한 팀, 취미로 하는 사람, 소규모 비즈니스 등은 이제 강력한 오픈 모델을 다운로드하여 랩톱이나 워크스테이션에서 실행하고, 문서에 연결하고, 로컬 API를 노출하며, 호스팅 모델 제공업체에 프롬프트를 보내지 않고 개인용 AI 워크플로우를 구축할 수 있습니다.

로컬 LLM 도구 중 최고의 도구는 워크플로의 다양한 부분을 해결합니다. 일부 도구는 모델 검색과 채팅을 단순하게 만듭니다. 일부 도구는 팀을 위한 자체 호스팅 인터페이스를 제공합니다. 일부 도구는 검색 증강 생성, 문서 채팅, 에이전트에 중점을 둡니다. 다른 도구는 개발자가 관심을 가질 수 있는 추론 속도, 하드웨어 제어, 양자화, API 호환성, 배포 유연성과 같은 하위 수준 런타임입니다.

올바른 도구는 사용자가 무엇을 하려고 하는지에 따라 다릅니다. 비기술적인 사용자는 문서와 채팅할 수 있는 데스크톱 애플리케이션이 필요할 수 있습니다. 개발자는 OpenAI 호환되는 로컬 서버가 필요할 수 있습니다. 회사는 사용자, 사용 권한, 감사 로그, 모델 라우팅을 지원하는 자체 호스팅 인터페이스가 필요할 수 있습니다. 애호가는 모델 형식, 샘플링, 백엔드, 확장과 같은 모든 것을 제어할 수 있습니다. 이 목록은 실제 환경에서 로컬 모델을 실행, 관리, 테스트 및 구축하는 데 유용한 도구에 중점을 둡니다.

로컬에서 LLM을 실행하는 데 사용하는 최고의 도구 비교

로컬 LLM 도구를 선택하는 방법

필요한 인터페이스부터 시작하세요. 프라이빗 채팅이 목표라면 LM Studio, Jan, GPT4All, AnythingLLM, Msty Studio 또는 TextGen과 같은 데스크톱 애플리케이션이 충분할 수 있습니다. 애플리케이션을 구축하는 것이 목표라면 Ollama, LocalAI, llama.cpp, LM Studio 또는 TextGen이 로컬 엔드포인트를 노출하여 개발자가 연결할 수 있습니다. 팀이 프라이빗 내부 AI 워크스페이스를 필요로 한다면 Open WebUI와 AnythingLLM이 더 관련성이 있습니다. 문서, 도구, 워크플로우를 지원하기 때문입니다.

하드웨어도 중요합니다. 작은 양자화된 모델은 일반적인 기계에서 실행할 수 있지만, 더 큰 모델은 충분한 메모리, GPU 지원 및 인내심이 필요합니다. 동일한 모델은 하드웨어 및 백엔드에 따라 빠르거나 사용할 수 없을 수 있습니다. 좋은 로컬 설정은 현실적인 모델 크기와 하드웨어가 무엇을 감당할 수 있는지에 대한 명확한 이해에서 시작됩니다.

보안과 개인 정보 보호도 세심한 주의가 필요합니다. 로컬에서 실행하면 프롬프트, 문서, 임베딩 및 출력을 자신의 기계 또는 인프라에 유지할 수 있지만, 도구가 그렇게 구성된 경우에만如此입니다. 많은 도구는 클라우드 모델 또는 온라인 기능에 연결할 수도 있습니다. 모델 다운로드, 원격 액세스, API 노출, 문서 저장, 브라우저 액세스, 인증 및 도구의 의도된 사용(단일 사용자 또는 공유 배포)에 대한 검토가 필요합니다.

로컬에서 모델을 실행하는 데 사용하는 10가지 최고의 LLM 도구

1. Ollama

Ollama는 많은 사람들이 로컬 모델을 실행하는 데 사용하는 가장 쉬운 기본 추천입니다. 명령줄, 데스크톱 앱 또는 애플리케이션에서 모델 다운로드, 로컬 제공, 모델 관리 및 개발자 워크플로우를 처리합니다. OpenAI 호환되는 API 지원으로 기존 도구와 애플리케이션을 로컬 모델 서버에 연결하기가 더 쉽습니다.

Ollama가 최고의 자리를 차지하는 이유는 잘 작동하는 기반을 제공하기 때문입니다. 초보자는 모델을 빠르게 가져와 실행할 수 있으며, 개발자는 로컬 엔드포인트, 임베딩, 도구 지원 및 멀티모달 모델 기능을围绕하여 구축할 수 있습니다. 또한 로컬 AI 생태계의 다른 도구에서 널리 지원되며, Ollama를 기본 런타임으로 사용하는 인터페이스와 RAG 플랫폼도 있습니다.

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2. LM Studio

LM Studio는 로컬 모델을 검색, 테스트 및 제공하는 데 사용하는 가장 정교한 데스크톱 도구 중 하나입니다. 사용자에게 모델 파일을 탐색하고 로컬에서 채팅하며 오프라인으로 작동하고 로컬 API를 노출하는 친숙한 인터페이스를 제공합니다.

개발자 측면에서 강점이 있습니다. LM Studio는 로컬 REST API, OpenAI 호환되는 흐름, Anthropic 호환되는 흐름, SDK, CLI 및 노트북, 백엔드 서비스 및 사용자 지정 도구에 로컬 모델을 연결하는 워크플로우를 지원합니다. 최신 Bionic 에이전트 방향은 제품을 모델 테스트에서 로컬 작업 및 코딩 지원으로 확장합니다. LM Studio는 사용자 친화적인 데스크톱 경험을 원하지만 개발자 경로를 포기하지 않는 사용자에게 적합합니다.

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3. Open WebUI

Open WebUI는 팀과 혼합 모델 환경을 위한 자체 호스팅 AI 인터페이스입니다. Ollama와 특히 잘 맞으며, OpenAI 호환되는 제공업체 및 다른 모델 소스에도 연결할 수 있습니다. 사용자는 채팅, 파일 첨부, 웹 검색, 도구 실행, Python 함수 실행 및 다양한 모델에서 작업할 수 있습니다.

Open WebUI는 단일 사용자 데스크톱 채팅 앱이 충분하지 않을 때 가장 강력합니다. 사용자 관리, 사용 권한, 모델 라우팅, 검색 워크플로우, 음성, 비전, 이미지 생성 및 관리 기능을 지원하여 조직에서 로컬 모델을 친숙한 인터페이스를 통해 사용할 수 있도록 합니다.

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4. AnythingLLM

AnythingLLM은 로컬 모델, 문서, 워크스페이스 및 에이전트를 중심으로 개인 생산성을 구축했습니다. 데스크톱 및 Docker 옵션을 제공하며, 사용자가 로컬 문서와 함께 작업하고, 검색 증강 생성을 지원하며, 클라우드 모델 키가 필요하지 않은 로컬 설정에서 AI 워크플로우를 실행할 수 있습니다.

이 플랫폼은 모델 채팅만이 아니라 문서와 반복 가능한 워크플로우에 기반한 채팅에 중점을 둡니다. 팀은 지식을 워크스페이스로 구성하고, RAG 및 재랭킹을 사용하고, 에이전트를 구축하고, MCP 도구를 연결하고, 에이전트 플로우를 만들고, 작업을 예약할 수 있습니다. AnythingLLM은 프라이빗 문서 채팅과 로컬 에이전트를 수동으로 구성하지 않고 싶은 사용자에게 강력한 선택입니다.

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5. Jan

Jan은 호스팅 AI 채팅 제품의 오픈 소스 데스크톱 대안입니다. 로컬에서 오픈 모델을 실행하고, 클라우드 모델에 연결하고, 데이터를 로컬로 저장하고, 로컬 API 서버를 노출하며, 프로젝트, 어시스턴트, 에이전트, 파일 업로드, 모델 허브 및 MCP 워크플로우를 지원합니다.

Jan은 사용자에게 친숙한 로컬 AI 채팅 경험을 제공하며, 기술적이지만 로컬 API와 에이전트 도구와 연결할 수 있습니다. 프라이빗한 오픈 소스 데스크톱 앱을 원하는 개인 정보 보호 우선 사용자에게 Jan은 가장 매력적인 옵션 중 하나입니다.

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6. Msty Studio

Msty Studio는 로컬 및 클라우드 모델 워크플로우를 함께 사용하는 데 사용하는 프라이빗 AI 워크스페이스입니다. 채팅, 지식 스택, 페르소나, 스킬, 프롬프트, 워크플로우, 분할 채팅, 암호화된 비밀 및 워크스페이스 조직을 하나의 인터페이스에 결합합니다.

이 제품은 단순한 채팅 스레드보다 더 많은 구조가 필요한 사용자에게 가장 유용합니다. 지식 스택은 대화에 선택된 자료를 제공할 수 있으며, 페르소나와 스킬은 반복되는 작업을 표준화할 수 있으며, 분할 채팅은 모델 또는 접근 방식을 비교하기 쉽게 만듭니다. Msty Studio는 로컬 AI 워크플로우를 위한 일일 워크스페이스를 원하는 사용자에게 적합합니다.

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7. LocalAI

LocalAI는 팀과 개발자를 위한 OpenAI 호환되는 자체 호스팅 AI 인프라입니다. 텍스트, 비전, 음성, 사운드, 이미지, 비디오, 임베딩, 재랭킹 및 에이전트 스타일 워크로드를 지원하는 모듈러 백엔드 아키텍처를 제공하며, 로컬 기계에서 컨테이너 및 클러스터까지 다양한 배포 옵션을 제공합니다.

실용적인 매력은 인프라 제어입니다. 로컬 AI를 데스크톱 앱으로 처리하는 대신 LocalAI는 개발자가 친숙한 모델 스택 뒤에 API를 노출할 수 있도록 합니다. 다양한 백엔드를 지원하고, 다양한 하드웨어를 지원하며, 호스팅 AI API에 이미 디자인된 애플리케이션을 위한 드롭인 스타일 인터페이스를 제공할 수 있습니다. LocalAI는 채팅 UI가 아닌 자체 호스팅 AI 서비스를 원하는 빌더에게 적합합니다.

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8. llama.cpp

llama.cpp는 현대적인 로컬 LLM 추론을 위한 기초 프로젝트 중 하나입니다. 주요 목적은 최소한의 설정과 강력한 성능으로 LLM 추론을 가능하게 하는 것입니다. GGUF 모델, 양자화, CPU 및 GPU 가속, 명령줄 워크플로우, 로컬 제공 및 하드웨어 제어와 관련이 있습니다.

비기술적인 사용자에게 llama.cpp는 인프라에 더 가깝게 느껴질 수 있습니다. 개발자와 애호가에게 이는 목적입니다. 모델 형식, 양자화, 하드웨어 효율성, 추론 동작, 문법 제약 및 로컬 기계의 유용한 성능을 짜내는 데 필요한 엔진 수준 제어가 제공됩니다. 모델 형식, 양자화, 하드웨어 효율성, 추론 동작, 문법 제약 및 로컬 기계의 유용한 성능을 짜내는 데 관심이 있는 경우, llama.cpp는 필수입니다.

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9. GPT4All

GPT4All은 Nomic의 로컬 AI 데스크톱 애플리케이션으로, 일상적인 컴퓨터에서 프라이빗한 언어 모델을 실행하는 데 사용됩니다. 접근하기 쉽게 설계되었습니다. 애플리케이션을 다운로드하고, 모델을 선택하고, 로컬에서 채팅하고, LocalDocs와 같은 기능을 사용하여 모델 대화에 프라이빗 파일을 가져올 수 있습니다.

이것의 가장 큰 장점은 접근성입니다. GPT4All은 프라이빗 로컬 채팅과 문서 검색을 원하지만 전체 개발자 스택을 배우지 않으려는 사용자에게 적합합니다. LocalDocs, 로컬 임베딩, 주요 운영 체제를 위한 데스크톱 지원 및 로컬 API 서버는 개인 생산성과 경량 실험 모두에 유용합니다. 이 목록에서 가장 깊은 인프라 플랫폼은 아니지만, 여전히 로컬 AI로의 가장 친숙한 경로 중 하나입니다.

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10. TextGen

TextGen은 oobabooga 프로젝트의 오픈 소스 데스크톱 애플리케이션으로, 로컬 LLM을 위한 강력한 인터페이스를 제공합니다. 로컬 텍스트 및 비전 워크플로우, 도구 호출, 웹 검색, 문서 채팅, API, GGUF 모델, 다중 백엔드, 훈련 옵션 및 확장을 지원합니다.

TextGen은 고급 애호가와 실험자에게 적합합니다. 로컬 인터페이스에 더 많은 구성 옵션이 필요합니다. 데스크톱 빌드를 통해 시작할 수 있지만, 실제 가치는 백엔드를 테스트하고, 설정을 조정하고, 확장을 실험하거나 모델 스택에 더 가까이 작업할 때 나타납니다. 이것은 목록의 테크놀러지 옵션입니다.

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최종 생각

로컬 LLM 도구 중 최고의 도구는 런타임, 데스크톱 채팅 앱, 문서 워크스페이스 또는 자체 호스팅 인프라 중 하나가 필요하냐에 따라 다릅니다. Ollama는 최고의 시작점입니다. LM Studio, Jan, GPT4All, Msty Studio 및 TextGen은 데스크톱 로컬 AI 워크플로우에 강력합니다. Open WebUI 및 AnythingLLM은 문서, 사용자, 도구, RAG 및 공유 워크스페이스가 중요할 때 더 좋습니다. LocalAI 및 llama.cpp는 개발자가 로컬 API, 배포 제어 및 하드웨어 수준 추론 유연성을 원하는 경우 더 깊은 인프라 선택입니다.