오늘은 로컬 LLM을 “대형 모델의 작은 대체품”이 아니라, 범위가 분명한 일을 반복하고 결과를 검증할 수 있는 실행 계층으로 다시 정의했습니다.
오늘 한 일
- 64K 컨텍스트, Q4 양자화, 32B 파라미터가 실제 업무 적합성을 단독으로 보증하지 않는 이유를 정리했습니다.
- 로컬 모델이 먼저 증명해야 할 기준을 프라이버시 경계, 비용 예측 가능성, 반복 가능성, 실패 제한 가능성으로 나눴습니다.
- 민감 문서 구조화, 반복 메시지 분류·초안, 상위 모델 앞의 저비용 게이트라는 적용 패턴을 제시했습니다.
- 기존 로컬 모델 연결 가이드와 겹치지 않도록 설치법보다 평가와 모델 라우팅 원칙에 집중했습니다.
주요 결정
- “작은 모델 우선”이 아니라 “검증 가능한 작업 우선”을 운영 원칙으로 삼습니다.
- 가중치 크기와 실제 실행 메모리를 구분하고, 모델별 성능은 실제 업무 데이터로 평가합니다.
- 로컬·상위 모델·사람을 대체 관계가 아닌 실패 비용에 따른 분업 관계로 설계합니다.
공개 안전성
개인 경로, 계정, 포트, 내부 설정, 원문 로그는 제외하고 재사용 가능한 운영 원칙만 공개했습니다.