Local AI Model Study
Local AI Model Study
Local AI Model을 활용한 샘플 애플리케이션 구축 스터디
스터디 소개
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이 스터디는 책 Build Applications with Local AI Models on a Mac을 바탕으로 Mac에서 로컬 AI 모델을 실행하고 이를 활용한 애플리케이션을 직접 구축하는 실습 과정이다.
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최종 목표는 음성 인식 기능을 갖춘 로컬 AI 채팅 애플리케이션을 완성하는 것이다. 사용자가 브라우저에서 음성이나 텍스트로 질문하면, 음성을 텍스트로 변환하고 로컬 LLM이 응답하는 흐름을 구현한다.
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주요 구성 요소는 Ollama, MLX Whisper, Python, VS Code, Streamlit이다.
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실습을 통해 모델 실행 환경 구성부터 Python 기반 LLM 제어, 웹 UI 개발, 음성 인식 연동, 대화 상태 관리, RAG와 에이전트형 AI 등 확장 주제까지 단계적으로 살펴본다.
주차별 학습 내용
1주차 — 로컬 AI 환경 준비
터미널과 기본 개발 도구를 준비하고, Ollama를 설치해 로컬 AI 개발 환경을 구성합니다.
2주차 — 로컬 LLM과 Python 연동
로컬에서 언어 모델을 실행하고, Python을 통해 모델과 상호작용하는 방법을 익힙니다.
3주차 — AI 채팅 애플리케이션 구현
Streamlit으로 채팅 화면을 만들고, 음성 인식 기능을 연동해 텍스트와 음성으로 대화할 수 있는 앱을 구현합니다.
4주차 — 모델 비교와 응답 설정
여러 LLM의 특성을 비교하고, 시스템 메시지와 주요 설정값이 응답에 미치는 영향을 살펴봅니다.
5주차 — 로컬 AI 활용 확장
RAG와 AI 에이전트 등 로컬 AI 애플리케이션을 확장하는 주요 개념과 활용 방향을 알아봅니다.
기대하는 결과
- 스터디를 통해 로컬 LLM의 기본적인 실행 및 연동 방법을 익히고, 관련 도구 및 기술에 익숙해지고, 음성 인식 기능을 갖춘 간단한 AI 채팅 애플리케이션을 직접 구현하는 것을 목표로 합니다.
주요 도구
- Ollama: 로컬 LLM 실행 및 모델 관리
- MLX Whisper: 음성을 텍스트로 변환하는 음성 인식 구성 요소
- Python: 모델 호출과 애플리케이션 로직 구현
- VS Code: 코드 작성 및 개발 환경
- Streamlit: 브라우저 기반 사용자 인터페이스 구축
참고 링크
- 기반 도서 — Build Applications with Local AI Models on a Mac
- 도서 소스, 실습 코드
- Apple Developer Videos: AI & Machine Learning
- Get started with MLX for Apple silicon — WWDC 2025
- Explore large language models on Apple silicon with MLX — WWDC 2025
- Apple MLX: 온디바이스 AI LLM·VLM 실전 예제
마지막 수정일자