로컬 LLM 양자화의 모든 것: 이론부터 배포까지 완전 정복
Sugar0810
안녕하세요. 저는 로컬에서 대형 언어 모델을 직접 돌려보며 머신러닝 엔지니어링의 깊은 매력을 느끼고 있는 개발자입니다. 몇 년 전만 해도 7B 모델도 내 PC에서 돌리려면 고생했지만, 지금은 70B급 모델도 소비자용 하드웨어에서 구동되는 일이 일상화되었습니다. 그 비결은 무엇일까요? 바로 모델 압축 기술 중에서도 가장 강력한 도구인 양자화입니다.저는 FP32 모델로 학습하다 메모리 오버플로우가 나서 고생한 적도 있고, 양자화를 잘못 적용해서 모델의 지능이 영 떨어지는 경험을 한 적도 있습니다. 이번 글에서는 제가 직접 겪은 시행착오와 함께, 양자화의 수학적 기초부터 실제 프레임워크 코드, 벤치마크 데이터, 그리고 프로덕션 배포 시 주의할 점까지 상세하게 다룹니다. 이 가이드가 여러분의 로컬 LLM 개발 ..