Top Local LLM Tools & Models for 2025
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2025년 최고의 로컬 LLM 도구 및 모델

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

  • 개발자 및 기업: 데이터 프라이버시, 비용 절감, 오프라인 사용성에 관심 있는 분야
  • 비개발자: 직관적인 GUI 기반 도구를 선호하는 사용자
  • 난이도: 초보자부터 고급 개발자까지 다양한 수준의 사용자 지원

핵심 요약

  • 데이터 프라이버시 보장: 입력 데이터가 장치 내부에서만 처리됨 (Complete Data Privacy)
  • 무료 사용 가능: 구독 비용 없이 무제한 사용 (No Subscription Costs)
  • 다양한 모델 호환: Llama 3, Phi-3, Qwen 등 30+ 모델 지원
  • API 및 CLI 지원: OpenAI-compatible API, ollama run 명령어 사용 가능

섹션별 세부 요약

1. **가장 사용자 친화적인 로컬 LLM 플랫폼**

  • 단일 명령어로 실행: ollama run qwen:0.5b 명령어 사용 가능
  • 크로스 플랫폼 지원: Windows, macOS, Linux에서 작동
  • API 호환성: OpenAI-compatible API 제공

2. **그래픽 인터페이스 기반 솔루션 (LM Studio)**

  • 모델 관리 및 채팅 기능: 사용자 히스토리, 파라미터 조정 지원
  • 설치 방법: lmstudio.ai에서 설치 파일 다운로드
  • 비코드 중심: GUI 기반으로 사용 편의성 강화

3. **웹 UI 기반의 유연한 솔루션 (Text-Generation-WebUI)**

  • PIP/CONDA 설치: pip install text-generation-webui 명령어 사용 가능
  • 다중 백엔드 지원: GGUF, GPTQ, AWQ 등 다양한 형식 지원
  • 확장 기능: 플러그인 및 지식 데이터베이스 통합 가능

4. **Windows 최적화 데스크탑 앱 (GPT4All)**

  • 사전 구성 모델: 즉시 사용 가능한 모델 제공
  • 로컬 문서 분석: 문서 내부에서 분석 기능 지원
  • 설치 방법: gpt4all.io에서 앱 다운로드 후 모델 설치

5. **개발자 중심의 API 통합 솔루션 (LocalAI)**

  • 다중 아키텍처 지원: GGUF, ONNX, PyTorch 호환
  • Docker 기반 배포: docker run 명령어로 쉽게 실행 가능
  • OpenAI API 대체: OpenAI-compatible API 제공

결론

  • 로컬 LLM 실행의 주요 장점: 데이터 보안, 비용 절감, 오프라인 사용 가능성
  • 도구 선택 팁: GUI 기반 사용자에게는 LM Studio, 개발자에게는 LocalAI, Windows 사용자에게는 GPT4All 추천
  • 모델 선택: Llama 3은 일반 지식, Phi-3은 코딩, Qwen2은 다국어 처리에 적합
  • 결론: 2025년에는 로컬 LLM 도구가 클라우드 AI의 강력한 대안이 되고 있음.