자신만의 Siri를 클라우드 없이 로컬 및 온디바이스로 구축하기

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 머신러닝, DevOps

대상자

• *AI/ML 개발자, 로컬 AI 시스템 구축자, 프라이버시 중심 기술 구현자**
• 난이도: 중급 (MLOps 개념, 모델 미세조정, 데이터셋 생성 기술 필요)
• 분야 적용: 개인/기업 내 민감 정보 처리 시스템, 사내 툴, 의료/법률 분야

핵심 요약

• LLaMA 3.1 모델을 LoRA 방식으로 미세조정 후 Whisper로 음성 인식 → 로컬에서 실행되는 개인 음성 비서 구축
• 로컬 실행 시 속도, 프라이버시, 제어권 보장 가능 (의료, 법률 등 민감 분야 활용)
• MLOps적 사고와 정형화된 데이터셋 생성이 필수적 (모델 드리프트, 명령 매핑 오류 방지)

섹션별 세부 요약

1. 음성 인식 (Whisper)

• Whisper 모델을 활용해 음성을 텍스트로 변환
• 자연어 표현 (예: “화면 잠가줘”)을 포함한 다양한 의도 데이터셋 필요
• 자동 검증 엔진으로 출력 형식 검증

2. LLM (LLaMA 3.1) 명령어 해석

• LoRA 방식으로 파인튜닝 → lock_screen() 등 실제 기능 실행
• 정형화된 함수 호출 패턴 설계 (예: 자연어 → API 매핑)
• 4bit 모델 전환으로 Raspberry Pi 등 경량 장치 호환

3. 함수 실행기 연결

• 로컬 API 함수 (get_battery_status(), lock_screen())와 연결
• 네트워크 불필요, 개인정보 유출 방지
• 로그 시스템 구축 (opt-in 형태로 수동 제출)

4. 개발/배포 고려사항

• 클라우드에서 개발 (데이터셋 생성, 파인튜닝), 로컬에서 실행
• 스트레스 테스트 및 사용자 피드백으로 문제 조기 포착
• GGUF 포맷 추출, Unsloth, Weights & Biases(W&B) 등 실무 도구 활용

결론

• MLOps적 철학과 정형화된 데이터셋 생성이 로컬 AI 시스템의 안정성과 품질을 확보하는 핵심
• LoRA 미세조정 + Whisper 음성 인식으로 프라이버시 중심의 음성 비서 구현 가능
• 클라우드에 의존하지 않는 로컬 실행은 속도, 제어권, 신뢰성 향상에 기여함