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Mac에서 로컬 AI 사용하는 방법 (Ollama로 오프라인 AI 구축하기)
AI를 CLI로 사용하는 방법을 익혔다면, 다음 단계는 로컬에서 AI를 실행하는 것이다. 이 글에서는 인터넷 없이도 사용할 수 있는 로컬 AI 환경 구축 방법을 정리한다.
특히 개발자라면 비용 없이 반복적으로 사용할 수 있는 로컬 AI는 매우 강력한 도구가 된다.
1. 로컬 AI란 무엇인가?
로컬 AI는 클라우드(API)를 사용하지 않고 내 Mac에서 직접 AI 모델을 실행하는 방식이다.
- 인터넷 없이 사용 가능
- 비용 없음
- 데이터 외부 전송 없음
2. Ollama란?
Ollama는 로컬에서 AI 모델을 쉽게 실행할 수 있도록 도와주는 런타임이다. 복잡한 설정 없이도 몇 줄의 명령어로 AI를 실행할 수 있다.
- Mac에서 간단 설치
- 다양한 코드 모델 지원
- CLI 기반 사용 가능
3. Ollama 설치
방법 1: Homebrew
brew install ollama방법 2: 공식 사이트
👉 https://ollama.com
4. AI 모델 실행
설치가 완료되면 바로 모델을 실행할 수 있다.
ollama run deepseek-coder처음 실행 시 모델 다운로드가 진행된다. 이후부터는 오프라인에서도 사용 가능하다.
5. 기본 사용 방법
CLI에서 바로 질문할 수 있다.
ollama run deepseek-coder
>>> Swift 네트워크 코드 만들어줘AI가 바로 코드 결과를 반환한다.
6. 추천 모델
| 모델 | 특징 | 추천 용도 |
|---|---|---|
| deepseek-coder | 코드 특화 | 개발 |
| codellama | Meta 코드 모델 | 일반 코드 생성 |
| llama3 | 범용 모델 | 일반 질문 |
7. OpenAI CLI vs 로컬 AI 비교
| 구분 | OpenAI CLI | Ollama |
|---|---|---|
| 인터넷 | 필요 | 불필요 |
| 비용 | 사용량 과금 | 무료 |
| 정확도 | 높음 | 중간 |
| 속도 | 빠름 | 빠름 (로컬) |
8. 로컬 AI 활용 방법
코드 생성
ollama run deepseek-coder "Swift async/await 코드 작성"간단한 리팩토링
ollama run deepseek-coder "이 코드 더 깔끔하게 수정"오프라인 개발 환경
- 보안 프로젝트
- 폐쇄망 환경
- 비용 절감 목적
9. 한계점
- 모델 정확도가 클라우드보다 낮음
- Mac 성능에 따라 속도 차이 발생
- 대규모 프로젝트 이해는 제한적
10. 정리
로컬 AI는 비용 없이 AI를 활용할 수 있는 강력한 방법이다. 특히 반복적인 코드 생성이나 간단한 작업에 매우 유용하다.
- 무료 사용 가능
- 오프라인 지원
- 개발 자동화 가능
다음 글 예고
다음 글에서는 AI CLI를 실제 개발에 적용하는 방법을 다룬다. (iOS, Tuist 프로젝트에서 활용하는 방법)
📌 AI CLI 시리즈
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