로컬 모델 실행이 이제 좋아졌다

Context

기존 로컬 LLM의 느린 추론 속도와 낮은 정확도로 인해 API 기반 프런티어 모델 의존도가 높았던 상황임. 특히 양자화로 인한 도구 호출 능력 저하와 하드웨어 자원 제약이 실무 적용의 병목 지점으로 작용함.

Technical Solution

• Gemma-4-12b-qat 모델 채택을 통한 추론 속도 개선 및 정확도 손실 최소화
• LM Studio를 추론 서버로 활용하여 모델 아티팩트 제공 및 로컬 엔드포인트 구축
• Pi 에이전트 하네스를 통한 추론 엔진-에이전트-아티팩트 간의 논리적 연결 구조 설계
• Docker 컨테이너 기반의 격리 환경 구축으로 bash 권한만 부여하여 보안 리스크 제어
• host.docker.internal:1234/v1 엔드포인트 설정을 통한 컨테이너-호스트 간 모델 통신 구현
• KV 캐시 최적화 및 메모리 대역폭 중심의 하드웨어 구성으로 디코드 속도 확보