로컬에서 LLM을 실행하기 위한 도구 Best10

로컬에서 LLM을 실행하기 위한 도구 Best10: 10가지 도구 설치 선택 완벽 가이드

인공지능 기술의 발전은 이제 우리의 일상과 업무 방식을 완전히 바꾸고 있습니다.
특히 대형 언어 모델(Large Language Models, 이하 LLMs)의 등장과 발전은 텍스트 기반 작업, 콘텐츠 제작, 코드 생성, 자동화 등 다양한 분야에 혁신적인 변화를 일으키고 있습니다. 이제는 클라우드 기반 서비스를 사용하지 않고도, 내 컴퓨터에서 LLM을 실행할 수 있는 시대가 되었습니다.
프라이버시 보호, 빠른 응답 속도, 비용 절감, 그리고 사용자 맞춤형 모델 활용까지, 로컬에서 LLM을 실행하는 것은 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다.

이 글에서는 2025년 기준, 로컬에서 대형 언어 모델을 실행하기 위해 꼭 알아야 할 10가지 최고의 도구들을 소개합니다.
초보자부터 전문가까지 모두에게 적합한 도구들을 선별하여, 각 도구의 특징과 장점, 활용 용도까지 상세히 안내드릴 예정입니다.
또한 설치와 설정 방법, 주의사항, 성능 비교까지 전반적인 정보를 종합하여 드리므로, 이 글 하나만 보셔도 로컬 LLM 환경 구축에 필요한 모든 정보를 얻으실 수 있습니다.

이제 여러분은 더 이상 클라우드에 의존하지 않고, 내 컴퓨터에서 AI를 자유롭게 실행하고 다룰 수 있는 능력을 갖추게 될 것입니다.
누구보다 빠르게, 누구보다 안전하게 AI의 미래를 준비하고 싶다면, 지금부터 소개할 10가지 최고의 로컬 LLM 도구들을 주목해 주세요.

1 로컬에서 LLM을 실행하는 것이 중요한 이유
2 로컬에서 사용할 수 있는 LLM 도구 선정 기준
3 로컬에서 LLM을 실행하기 위한 도구 Best10
4 로컬 LLM 실행 도구 비교 요약표
5 로컬 LLM 도구 설치 및 실행 팁 완벽 가이드
6 로컬 LLM 도구 선택 가이드
7 FAQ: 로컬 LLM 도구 관련 자주 묻는 질문

로컬에서 LLM을 실행하는 것이 중요한 이유

대형 언어 모델은 원래 클라우드에서 실행되도록 설계되어 왔지만, 점점 더 많은 사용자들이 로컬 환경에서 LLM을 실행하는 선택을 하고 있습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.

개인정보 보호: 모든 데이터가 사용자의 컴퓨터에만 저장되고 처리되므로, 민감한 정보를 제3자에게 노출할 위험이 없습니다.
빠른 응답 속도: 인터넷 연결 없이도 실행 가능하며, 네트워크 지연 없이 즉각적인 반응을 기대할 수 있습니다.
비용 절감: 클라우드 요금 없이 내 PC나 노트북만으로도 AI 기능을 사용할 수 있어 경제적입니다.
커스터마이징: 내가 원하는 방식대로 모델을 미세 조정하거나, 원하는 기능만 골라 쓸 수 있습니다.
접근성과 확장성: 인터넷이 없어도 실행되며, 필요에 따라 기능을 확장하거나 조정할 수 있습니다.

이러한 장점 덕분에 개발자뿐 아니라 콘텐츠 제작자, 연구자, 일반 사용자까지도 로컬 기반 LLM에 관심을 갖고 있습니다.

로컬에서 사용할 수 있는 LLM 도구 선정 기준

수많은 도구 중 어떤 것을 선택해야 할지 고민이라면, 아래 기준을 참고하세요.

하드웨어 호환성: CPU만으로도 작동 가능한지, 고성능 GPU가 필요한지 확인하세요.
사용자 친화성: 설치와 실행이 얼마나 쉬운지, GUI(그래픽 사용자 인터페이스)가 제공되는지도 중요합니다.
모델 지원: 어떤 모델을 실행할 수 있는지(GPT, Llama, 기타 등등).
성능 및 최적화: 실행 속도와 처리 성능은 로컬 사용에 핵심적인 요소입니다.
커뮤니티 및 문서: 충분한 사용자 지원과 문서가 있는지 확인하세요.

이제 본격적으로 2025년 기준, 최고의 LLM 로컬 실행 도구 10가지를 알아보겠습니다.

로컬에서 LLM을 실행하기 위한 도구 Best10

1. Llama.cpp

가볍고 빠르게 라마 모델 실행

Llama.cpp는 Meta의 Llama 모델을 CPU 또는 GPU 환경에서 실행할 수 있도록 지원하는 C++ 기반 오픈소스 프로젝트입니다.
Python을 사용하지 않고도 가볍게 실행할 수 있어 리소스가 부족한 환경에서도 성능을 보장합니다.

장점: 설치가 간단하며, CPU에서도 실행 가능
활용 대상: 개발자, 개인 사용자
지원 모델: Llama 시리즈 전반

Llama.cpp 다운로드

2. LM Studio

초보자를 위한 GUI 기반 도구

코딩이 익숙하지 않은 사용자라면 LM Studio가 탁월한 선택입니다. 다양한 모델을 직관적인 GUI를 통해 다운로드하고 실행할 수 있으며, 미세 조정 기능도 제공합니다.

장점: 클릭 몇 번으로 모델 다운로드 및 실행 가능
활용 대상: 콘텐츠 제작자, 일반 사용자
운영 체제 지원: Windows, macOS

LM Studio 설치하기

3. Ollama

패키지화된 로컬 모델 제공

Ollama는 다양한 LLM 모델을 컨테이너 형태로 제공하여 복잡한 설정 없이 바로 사용할 수 있도록 도와줍니다. Docker와 유사한 방식으로 모델을 쉽게 관리할 수 있어 팀 단위 활용에도 적합합니다.

장점: 모델 실행까지 단 몇 분, 설정 없이 사용 가능
활용 대상: 스타트업, 프로젝트 팀
지원 모델: GPT, Mistral, Llama 등

Ollama 다운로드

4. Faraday.dev

커스터마이징 최적화 플랫폼

Faraday.dev는 복잡한 AI 워크플로우를 로컬 환경에서 실행하고자 하는 사용자에게 적합한 고급 도구입니다. 다양한 아키텍처를 지원하며, 미세 조정이나 실험적인 기능 구현도 가능합니다.

장점: 유연한 구조, 고급 설정 지원
활용 대상: AI 연구자, 전문가

Faraday.dev 다운로드

5. local.ai

범용성과 확장성 모두 확보

local.ai는 다양한 LLM을 로컬에서 실행할 수 있도록 지원하는 고성능 플랫폼입니다. 명령어 기반이지만 문서가 잘 정리되어 있어 비교적 쉽게 접근할 수 있습니다.

장점: 다양한 모델과 폭넓은 활용성
활용 대상: 고급 사용자, 개발자

local.ai 다운로드

6. OobaBooga Web UI

브라우저에서 쉽게 실행

OobaBooga는 웹 인터페이스를 통해 로컬에서 LLM을 실행할 수 있도록 돕는 도구입니다. 장치에 상관없이 브라우저만 있으면 실행 가능하며, 텍스트 생성, 채팅 인터페이스 등 다양한 기능이 내장되어 있습니다.

장점: 인터페이스 친화적, 다양한 기능
활용 대상: 교육자, 실험가

OobaBooga 다운로드

7. GPT4All

CPU 환경에서도 가능한 GPT 실행

GPT4All은 오픈소스 GPT 모델을 CPU만으로도 실행할 수 있게 최적화된 플랫폼입니다. 미리 학습된 모델을 제공하므로 바로 실행이 가능하며, 설치도 매우 간단합니다.

장점: 초경량 GPT 모델, 낮은 시스템 요구사항
활용 대상: 개인 사용자, 예산 제한이 있는 프로젝트

GPT4All 다운로드

8. ONNX

모델 최적화를 위한 범용 프레임워크

ONNX는 Microsoft와 Facebook이 주도한 프로젝트로, 다양한 AI 모델을 최적화해 여러 하드웨어에서 빠르게 실행할 수 있도록 돕습니다. 특히 대규모 모델의 속도를 획기적으로 향상시키는 데 유용합니다.

장점: 크로스 플랫폼, 고성능
활용 대상: 상용 프로젝트, 기업 환경

ONNX 다운로드

9. LlamaIndex

데이터 중심 작업에 강한 도구

LlamaIndex는 LLM을 활용해 방대한 데이터 세트를 색인화하고 검색하는 데 특화된 도구입니다. 데이터 기반 응용 프로그램에서 모델 효율을 극대화할 수 있도록 돕습니다.

장점: RAG 구현에 최적화, 텍스트 기반 DB 통합 가능
활용 대상: 데이터 과학자, 분석가

LlamaIndex 다운로드

10. Runpod

확장 가능한 로컬 AI 실행 플랫폼

Runpod는 로컬과 클라우드의 장점을 결합한 하이브리드형 플랫폼입니다. 컨테이너 기반으로 격리된 환경에서 LLM을 실행할 수 있어 기업용 서비스에 적합합니다.

장점: 확장성, 보안성, 다양한 모델 호환
활용 대상: 기업, 솔루션 제공업체

Runpod 다운로드

로컬 LLM 실행 도구 비교 요약표

도구명	초보자 적합도	설치 난이도	모델 호환성	성능	UI
Llama.cpp	중	보통	Llama 시리즈	중	없음
LM Studio	높음	매우 쉬움	GPT, Llama	중	있음
Ollama	높음	쉬움	다양한 모델	중	있음
Faraday.dev	낮음	어려움	다양한 아키텍처	높음	없음
local.ai	중	보통	범용 LLM	높음	없음
OobaBooga	높음	쉬움	GPT 등	중	웹UI
GPT4All	높음	매우 쉬움	GPT	보통	있음
ONNX	낮음	어려움	범용 모델	매우 높음	없음
LlamaIndex	중	보통	Llama 기반	높음	없음
Runpod	중	보통	다양한 모델	높음	있음

로컬 LLM 도구 설치 및 실행 팁 완벽 가이드

이 장에서는 LLM 도구를 로컬에 설치하고 정상 작동시키기까지의 전체 과정을 단계별로 상세하게 안내드립니다.
초보자도 충분히 따라할 수 있도록 실용적인 팁과 주의사항을 함께 제공합니다.

아래 설치 절차는 대부분의 도구(Llama.cpp, GPT4All, LM Studio, Faraday.dev 등)에 공통적으로 적용되며, 필요에 따라 세부 사항을 각 도구의 공식 문서를 참고하여 조정하시면 됩니다.

도구 선택 전 사전 점검

먼저 도구를 설치하기 전에 다음과 같은 사전 준비를 해야 합니다.

사용 목적 정리: 텍스트 생성, 번역, 코딩 보조 등 명확한 사용 목적을 정의하면 도구 선택이 쉬워집니다.
시스템 사양 확인: CPU, RAM, GPU 성능 확인은 필수입니다. 예를 들어, 고성능 GPU가 없으면 GPT-J나 Llama2-13B는 실행이 어렵습니다.
운영체제 확인: Windows, macOS, Linux 중 본인의 운영체제에 맞는 도구와 설치 파일을 선택하세요.

1단계: 도구 선택 및 다운로드

사용 목적과 시스템 사양을 바탕으로 자신에게 맞는 도구를 선택하세요.

LM Studio, GPT4All: 설치형 프로그램이므로 홈페이지에서 바로 다운로드 가능합니다.
Llama.cpp, local.ai, Faraday.dev: 대부분 GitHub에서 소스 코드를 내려받아 빌드하거나 Python 환경에서 설치합니다.

팁: 최신 버전을 사용하는 것이 가장 좋으며, 도구 공식 GitHub 페이지의 Release 탭 또는 공식 사이트에서 다운로드하는 것이 안전합니다.

2단계: 의존성 설치 및 환경 설정

대부분의 LLM 도구는 실행 전 몇 가지 의존 패키지 또는 런타임 환경 설정이 필요합니다.

Python 기반 도구(Llama.cpp, Faraday.dev 등):
- Python 3.10 이상 설치
- pip 또는 conda로 필요한 라이브러리 설치 (pip install -r requirements.txt)
GPU 가속 활용 시:
- NVIDIA GPU 사용 시 CUDA, cuDNN 설치 필요
- torch, transformers, accelerate 같은 AI 패키지 추가 설치

예시:

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip
pip install torch transformers accelerate

팁: 가상환경(Virtualenv 또는 Conda)을 사용하는 것이 안정적이며, 프로젝트마다 환경을 분리하여 관리할 수 있습니다.

3단계: 모델 다운로드

LLM 도구 자체는 ‘엔진’에 해당하며, 실제 언어 생성 기능은 모델 파일이 담당합니다. 따라서 모델 파일을 별도로 다운로드해야 합니다.

Hugging Face: 가장 대표적인 모델 저장소, 로그인 후 원하는 모델을 받아서 로컬에 저장 가능
도구 자체 제공: LM Studio, GPT4All 등은 프로그램 내에서 바로 모델을 다운로드할 수 있도록 제공

예시:

# 예: GPT4All에서 제공하는 모델 다운로드
wget <https://gpt4all.io/models/ggml-gpt4all-j.bin> -P ./models

주의: 모델 파일 크기는 수백 MB에서 수십 GB까지 다양하므로, 저장 공간 확보와 다운로드 시간을 감안해야 합니다.

4단계: 도구 실행 및 테스트

모델 파일을 설정 경로에 배치한 후, 도구를 실행합니다. GUI 도구는 아이콘 클릭으로, CLI 기반 도구는 터미널 명령어로 실행합니다.

GUI 기반:
- LM Studio: 설치 후 실행 → 모델 선택 → 프롬프트 입력 → 결과 확인
- GPT4All: 설치 후 UI에서 모델 로드 → 질문 입력
CLI 기반:
- Llama.cpp: ./main -m models/llama2-7b.ggmlv3.q4_0.bin -p "안녕하세요. 오늘 날씨 어때?"

팁: 실행 시 초기에는 로딩 시간이 길 수 있으며, RAM과 GPU 리소스를 많이 소모할 수 있으니 다른 프로그램은 종료하세요.

5단계: 설정 최적화 및 성능 개선

초기 실행이 끝났다면, 다음과 같은 설정 조정을 통해 더 나은 성능을 낼 수 있습니다.

Batch Size / Context Length 조정: 긴 입력 처리나 속도 개선에 필수
GPU 병렬 처리 설정: 가능하다면 CUDA를 활용해 처리 속도를 높이세요
최적화된 모델 선택: quantized 모델(예: GGML, GPTQ 등)을 사용하면 적은 메모리로 더 빠르게 실행됩니다

팁: 설정 파일(config.json 또는 설정 UI)을 자주 백업해두면 다양한 실험에 유용합니다.

6단계: API 연동 및 자동화

좀 더 고급 사용자는 로컬 LLM을 자신의 앱이나 웹사이트, 챗봇 등에 연동할 수도 있습니다.

local.ai는 REST API 인터페이스 제공
GPT4All, Ollama, LM Studio도 API 서버 실행 기능 탑재
Python 코드로 직접 요청 처리 가능 (예: requests.post() 활용)

예시:

import requests

response = requests.post("<http://localhost:5000/completions>", json={
    "prompt": "한국의 수도는?",
    "temperature": 0.7
})
print(response.json())

7단계: 커뮤니티 참여 및 문제 해결

설치나 설정 중 문제가 생겼다면, 혼자 고민하지 말고 커뮤니티에 질문해보세요.

Reddit (r/LocalLLaMA, r/MachineLearning)
Hugging Face 포럼
GitHub Issues
Discord 서버: GPT4All, Faraday.dev, Llama.cpp 등은 활발한 Discord 커뮤니티를 운영 중

팁: 오류 메시지 캡처 후 검색하면 대부분의 문제는 이미 누군가 해결해둔 경우가 많습니다.

이와 같이 설치 과정은 크게 ① 도구 선택, ② 시스템 준비, ③ 모델 다운로드, ④ 실행, ⑤ 성능 최적화, ⑥ 응용 연동, ⑦ 커뮤니티 활동이라는 7단계로 구성됩니다.
단계를 정확히 따라간다면 초보자도 안정적으로 로컬 LLM 환경을 구축할 수 있습니다.

로컬 LLM 도구 선택 가이드

지금까지 2025년 기준으로 로컬에서 대형 언어 모델(LLM)을 실행할 수 있는 최고의 도구 10가지를 살펴보았습니다.
각각의 도구는 고유의 강점과 목적에 맞는 사용 환경을 가지고 있으며, 사용자에 따라 최적의 선택은 달라질 수 있습니다.
로컬 LLM 실행은 단순히 클라우드 의존을 줄이는 데서 그치지 않고, 데이터 보안 강화, 빠른 반응 속도, 맞춤화된 활용이라는 측면에서 분명한 장점을 제공합니다.
따라서 본인의 기술 수준, 사용 목적, 하드웨어 환경을 기준으로 신중히 도구를 선택하는 것이 중요합니다.

초보자라면 설치와 사용이 간편한 LM Studio나 GPT4All과 같은 도구가 적합하며, 인터페이스 친화적인 환경이 필요하다면 OobaBooga Web UI도 훌륭한 선택이 될 수 있습니다.

반면, 고급 사용자나 AI 프로젝트를 수행하는 개발자라면 Faraday.dev 또는 ONNX를 통해 모델 커스터마이징 및 고성능 최적화를 시도해 볼 수 있습니다.

대규모 데이터를 다루는 분석가에게는 LlamaIndex, 기업 사용자에게는 Runpod처럼 확장성과 보안이 강화된 도구가 더욱 적합합니다.

선택 전에는 반드시 다음 질문들을 스스로에게 던져보세요:

나는 어떤 목적으로 LLM을 사용하려 하는가?
내 PC나 서버의 하드웨어 사양은 어느 정도인가?
코딩에 익숙한가, 아니면 GUI 중심의 도구가 더 적합한가?
향후 확장 가능성과 커스터마이징이 필요한가?

이러한 요소들을 기반으로 자신에게 가장 적합한 도구를 선택하면, 로컬 환경에서도 충분히 강력한 LLM의 성능을 활용할 수 있으며, 장기적으로는 비용, 보안, 생산성 측면에서 큰 이점을 얻을 수 있습니다.

앞으로 로컬 LLM 도구는 더 다양해지고 사용성이 향상될 것이며, AI의 주도권이 기업에서 개인으로 이동하는 흐름은 더욱 가속화될 것입니다.
이 글이 여러분이 현명하게 도구를 선택하고, 로컬 AI 환경을 구축하는 데 실질적인 도움이 되기를 바랍니다. AI의 시대, 이제 여러분의 컴퓨터가 그 중심이 될 수 있습니다. 지금부터 준비해 보세요.