로컬 LLM 호스팅: 2025 완전 가이드 - Ollama, vLLM, LocalAI, Jan, LM Studio 및 기타

12개 이상의 도구를 비교하여 로컬 LLM 배포를 완벽하게 마스터하세요.

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로컬에서 LLM 실행은 개발자와 조직이 보안을 강화하고 지연 시간을 줄이며 AI 인프라에 대한 통제력을 높이려는 노력에 따라 점점 더 인기를 얻고 있습니다.

현재 시장에서는 LLM을 로컬에서 실행할 수 있는 다양한 고급 도구들이 제공되고 있으며, 각각은 고유한 강점과 트레이드오프를 가지고 있습니다.

7 llamas 이 멋진 이미지는 AI 모델 Flux 1 dev에 의해 생성되었습니다.

클라우드 기반 AI 서비스가 지배적 지위를 차지하기 전에는, 복잡한 언어 모델을 로컬 하드웨어에서 실행하는 것은 비현실적으로 보였습니다. 오늘날에는 모델 양자화, 효율적인 추론 엔진, 접근 가능한 GPU 하드웨어의 발전으로 인해 로컬 LLM 실행이 가능해졌으며, 많은 사용 사례에서는 오히려 선호되는 방식이 되었습니다.

로컬 실행의 주요 이점: 개인정보 보호 및 데이터 보안, 토큰당 API 요금 없이 예측 가능한 비용, 낮은 지연 시간 응답, 완전한 맞춤형 제어, 오프라인 기능, 민감한 데이터에 대한 규제 준수.

TL;DR

도구 최적의 사용 API 성숙도 도구 호출 GUI 파일 형식 GPU 지원 오픈소스
Ollama 개발자, API 통합 ⭐⭐⭐⭐⭐ 안정적 ❌ 제한적 3rd party GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ 예
LocalAI 다중 모달 AI, 유연성 ⭐⭐⭐⭐⭐ 안정적 ✅ 완전 웹 UI GGUF, PyTorch, GPTQ, AWQ, Safetensors NVIDIA, AMD, Apple ✅ 예
Jan 개인정보 보호, 간단함 ⭐⭐⭐ 베타 ❌ 제한적 ✅ 데스크톱 GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ 예
LM Studio 초보자, 저사양 하드웨어 ⭐⭐⭐⭐⭐ 안정적 ⚠️ 실험적 ✅ 데스크톱 GGUF, Safetensors NVIDIA, AMD (Vulkan), Apple, Intel (Vulkan) ❌ 아니오
vLLM 생산, 고성능 ⭐⭐⭐⭐⭐ 생산 ✅ 완전 ❌ API만 PyTorch, Safetensors, GPTQ, AWQ NVIDIA, AMD ✅ 예
Docker Model Runner 컨테이너 워크플로우 ⭐⭐⭐ 알파/베타 ⚠️ 제한적 Docker Desktop GGUF (의존성 있음) NVIDIA, AMD 부분적
Lemonade AMD NPU 하드웨어 ⭐⭐⭐ 개발 중 ✅ 완전 (MCP) ✅ 웹/CLI GGUF, ONNX AMD Ryzen AI (NPU) ✅ 예
Msty 다중 모델 관리 ⭐⭐⭐⭐ 안정적 ⚠️ 백엔드를 통해 ✅ 데스크톱 백엔드를 통해 백엔드를 통해 ❌ 아니오
Backyard AI 캐릭터/역할극 ⭐⭐⭐ 안정적 ❌ 제한적 ✅ 데스크톱 GGUF NVIDIA, AMD, Apple ❌ 아니오
Sanctum 모바일 개인정보 보호 ⭐⭐⭐ 안정적 ❌ 제한적 ✅ 모바일/데스크톱 최적화된 모델 모바일 GPU ❌ 아니오
RecurseChat 터미널 사용자 ⭐⭐⭐ 안정적 ⚠️ 백엔드를 통해 ❌ 터미널 백엔드를 통해 백엔드를 통해 ✅ 예
node-llama-cpp JavaScript/Node.js 개발자 ⭐⭐⭐⭐ 안정적 ⚠️ 수동 ❌ 라이브러리 GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ 예

빠른 추천:

  • 초보자: LM Studio 또는 Jan
  • 개발자: Ollama 또는 node-llama-cpp
  • 생산 환경: vLLM
  • 다중 모달: LocalAI
  • AMD Ryzen AI PC: Lemonade
  • 개인정보 보호 중심: Jan 또는 Sanctum
  • 고급 사용자: Msty

Ollama

Ollama는 로컬 LLM 실행을 위한 가장 인기 있는 도구 중 하나로, 명령줄 인터페이스와 효율성에 관심이 있는 개발자들 사이에서 특히 인기를 끌고 있습니다. llama.cpp 위에 구축되어 있으며, NVIDIA (CUDA), Apple Silicon (Metal), AMD (ROCm) GPU에 대한 지능형 메모리 관리와 효율적인 GPU 가속으로 토큰당 초당 처리량을 탁월하게 제공합니다.

주요 기능: ollama run llama3.2와 같은 명령어로 간단한 모델 관리, 클라우드 서비스의 대체용으로 사용 가능한 OpenAI 호환 API, Llama, Mistral, Gemma, Phi, Qwen 및 기타를 지원하는 광범위한 모델 라이브러리, 구조화된 출력 기능, Modelfiles를 통해 사용자 정의 모델 생성.

API 성숙도: 매우 성숙한 OpenAI 호환 엔드포인트가 포함되어 있으며, /v1/chat/completions, /v1/embeddings, /v1/models를 포함한 안정적인 엔드포인트가 제공됩니다. Server-Sent Events를 통한 전체 스트리밍 지원, 다중 모달 모델을 위한 시각 API 지원, 그러나 원ative 함수 호출 지원은 없습니다. Ollama가 병렬 요청을 어떻게 처리하는지를 이해하는 것은 최적의 배포에 필수적이며, 특히 여러 동시 사용자가 있을 때 매우 중요합니다.

파일 형식 지원: 주로 GGUF 형식으로 Q2_K부터 Q8_0까지 모든 양자화 수준을 지원합니다. Modelfile을 통해 Hugging Face 모델의 자동 변환 기능이 제공됩니다. 효율적인 저장 관리를 위해 Ollama 모델을 다른 드라이브나 폴더로 이동하는 것이 필요할 수 있습니다.

도구 호출 지원: Ollama는 공식적으로 도구 호출 기능을 추가하여 모델이 외부 함수 및 API와 상호작용할 수 있도록 했습니다. 구현은 모델이 도구를 언제 호출하고 반환된 데이터를 어떻게 사용할지 결정하는 구조화된 접근 방식을 따릅니다. 도구 호출은 Ollama의 API를 통해 제공되며, Mistral, Llama 3.1, Llama 3.2, Qwen2.5와 같이 함수 호출을 위해 특별히 훈련된 모델과 함께 작동합니다. 그러나 2024년 현재 Ollama의 API는 스트리밍 도구 호출 또는 tool_choice 매개변수를 지원하지 않습니다. 이는 OpenAI의 API에서 사용 가능한 기능입니다. 이는 특정 도구를 강제로 호출하거나 스트리밍 모드에서 도구 호출 응답을 받을 수 없음을 의미합니다. 이러한 제한에도 불구하고 Ollama의 도구 호출은 많은 사용 사례에 대해 생산 가능한 수준이며 Spring AI 및 LangChain과 같은 프레임워크와 잘 통합됩니다. 이 기능은 이전의 프롬프트 엔지니어링 접근 방식보다 큰 개선을 제공합니다.

언제 선택해야 하는가: 명령줄 인터페이스와 자동화를 선호하는 개발자, 애플리케이션에 신뢰할 수 있는 API 통합이 필요한 경우, 오픈소스의 투명성을 중시하고, 자원 사용 효율성을 원하는 경우에 이상적입니다. OpenAI에서의 애플리케이션 이전을 원하는 경우에도 매우 좋습니다. 명령어 및 설정에 대한 종합적인 참조는 Ollama 체크리스트를 참조하세요.

LocalAI

LocalAI는 단순한 텍스트 생성을 넘어 텍스트, 이미지, 오디오 생성을 포함한 다중 모달 AI 애플리케이션을 지원하는 포괄적인 AI 스택을 제공합니다.

주요 기능: LocalAI Core (텍스트, 이미지, 오디오, 시각 API), LocalAGI를 위한 자율 에이전트, LocalRecall을 위한 의미 검색, P2P 분산 추론 능력, 구조화된 출력을 위한 제한된 문법.

API 성숙도: OpenAI 호환 엔드포인트를 모두 지원하는 완전한 OpenAI 대체품으로 매우 성숙합니다. 추가 기능도 포함되어 있으며, 전체 스트리밍 지원, OpenAI 호환 도구 API를 통한 원ative 함수 호출, 이미지 생성 및 처리, 오디오 전사 (Whisper), 텍스트-to-음성, 설정 가능한 속도 제한, 내장 API 키 인증이 제공됩니다. LocalAI는 HTML 콘텐츠를 LLM을 사용하여 Markdown으로 변환하는 것에 특히 잘 적합합니다. 이는 다양한 API 지원 덕분입니다.

파일 형식 지원: GGUF, GGML, Safetensors, PyTorch, GPTQ, AWQ 형식을 지원합니다. llama.cpp, vLLM, Transformers, ExLlama, ExLlama2를 포함한 여러 백엔드가 제공됩니다.

도구 호출 지원: LocalAI는 확장된 AI 스택을 통해 OpenAI 호환 함수 호출 지원을 제공합니다. LocalAGI 구성 요소는 강력한 도구 호출 기능을 가진 자율 에이전트를 가능하게 합니다. LocalAI의 구현은 OpenAI 도구 API의 전체 기능, 즉 함수 정의, 매개변수 스키마, 단일 및 병렬 함수 호출을 지원합니다. 플랫폼은 여러 백엔드(llama.cpp, vLLM, Transformers)에서 작동하며 OpenAI의 API 표준과 호환성을 유지합니다. 이는 이전으로의 이전이 직관적입니다. LocalAI는 제한된 문법을 위한 고급 기능과 Model Context Protocol (MCP)의 실험적 지원을 제공합니다. 도구 호출 구현은 성숙하며, Hermes 2 Pro, Functionary, 최근 Llama 모델과 같은 함수 호출 최적화 모델과 특히 잘 작동합니다. LocalAI의 도구 호출 접근 방식은 그의 가장 강력한 기능 중 하나로, 유연성과 호환성을 동시에 제공합니다.

언제 선택해야 하는가: 텍스트를 넘어 다중 모달 AI 기능이 필요한 사용자, 모델 선택에서 최대의 유연성을 원하는 사용자, 기존 애플리케이션에서 OpenAI API 호환성을 원하는 사용자, 의미 검색 및 자율 에이전트와 같은 고급 기능이 필요한 사용자에게 최적입니다. 전용 GPU가 없어도 효율적으로 작동합니다.

Jan

Jan은 고급 기능보다 사용자 개인정보 보호와 간단함을 우선시하는 접근 방식을 취하며, 100% 오프라인 설계로 텔레메트리와 클라우드 의존성을 전혀 포함하지 않습니다.

주요 기능: ChatGPT와 유사한 익숙한 대화 인터페이스, 라벨이 “빠르게”, “균형 있게”, 또는 “고품질"로 표시된 깔끔한 모델 허브, 대화 관리 및 임포트/내보내기 기능, 최소한의 설정과 즉시 사용 가능한 기능, llama.cpp 백엔드, GGUF 형식 지원, 자동 하드웨어 감지, 커뮤니티 플러그인을 위한 확장 시스템.

API 성숙도: 베타 단계이며, 기본 엔드포인트를 노출하는 OpenAI 호환 API를 제공합니다. 스트리밍 응답 및 임베딩을 llama.cpp 백엔드를 통해 지원하지만, 도구 호출 지원은 제한적이며 실험적 시각 API가 제공됩니다. 다중 사용자 시나리오 또는 속도 제한을 위한 설계가 아닙니다.

파일 형식 지원: llama.cpp 엔진과 호환되는 GGUF 모델이며, 모든 표준 GGUF 양자화 수준을 지원하며 간단한 드래그 앤 드롭 파일 관리가 가능합니다.

도구 호출 지원: 현재 Jan의 안정적인 릴리스에서는 도구 호출 기능이 제한되어 있습니다. 개인정보 보호에 중점을 둔 개인 AI 어시스턴트로서, Jan은 고급 에이전트 기능보다 간단함을 우선시합니다. 이론적으로 llama.cpp 엔진은 도구 호출 패턴을 지원하지만, Jan의 API 구현은 완전한 OpenAI 호환 함수 호출 엔드포인트를 노출하지 않습니다. 도구 호출이 필요한 사용자는 수동 프롬프트 엔지니어링 접근 방식을 구현하거나 미래 업데이트를 기다려야 합니다. 개발 로드맵은 도구 지원 개선을 위한 개선이 계획되어 있지만, 현재의 초점은 신뢰할 수 있는 오프라인 우선 대화 경험을 제공하는 것입니다. 생산용 애플리케이션에서 강력한 함수 호출이 필요한 경우, LocalAI, Ollama, 또는 vLLM을 고려하는 것이 좋습니다. Jan은 복잡한 자율 에이전트 워크플로우에서 도구 오케스트레이션을 필요로 하는 경우보다 대화형 AI 사용 사례에 더 적합합니다.

언제 선택해야 하는가: 개인정보 보호와 오프라인 운영을 우선시하는 사용자, 간단한 설정이 필요한 사용자, GUI를 CLI보다 선호하는 사용자, 개인용으로 로컬 ChatGPT 대체가 필요한 사용자에게 이상적입니다.

LM Studio

LM Studio는 로컬 LLM 배포에 가장 접근성이 높은 도구로, 기술적 배경이 없는 사용자들에게 특히 인기를 끌고 있습니다.

주요 기능: 세련된 GUI와 직관적인 인터페이스, Hugging Face에서 모델을 쉽게 검색하고 다운로드할 수 있는 모델 브라우저, 모델 속도와 품질에 대한 시각적 지표를 통한 성능 비교, 즉시 대화 인터페이스로 테스트, 사용자 친화적인 파라미터 조정 슬라이더, 자동 하드웨어 감지 및 최적화, 통합된 Intel/AMD GPU를 위한 Vulkan 오프로딩, 지능형 메모리 관리, 우수한 Apple Silicon 최적화, OpenAI 호환 엔드포인트를 가진 로컬 API 서버, GPU와 RAM에 걸쳐 더 큰 모델을 실행할 수 있는 모델 분할 기능.

API 성숙도: 매우 성숙하고 안정적이며, OpenAI 호환 API를 제공합니다. 전체 스트리밍, 임베딩 API, 호환 가능한 모델을 위한 실험적 함수 호출, 제한된 다중 모달 지원을 지원합니다. 단일 사용자 시나리오에 초점을 맞추며, 내장 속도 제한 또는 인증이 없습니다.

파일 형식 지원: GGUF (llama.cpp 호환) 및 Hugging Face Safetensors 형식을 지원합니다. 일부 모델에 대한 내장 변환기와 분할 GGUF 모델을 실행할 수 있습니다.

도구 호출 지원: 최근 버전 (v0.2.9+)에서 LM Studio는 OpenAI 함수 호출 API 형식을 따르는 실험적 도구 호출 지원을 구현했습니다. 이 기능은 함수 호출에 훈련된 모델 (특히 Hermes 2 Pro, Llama 3.1, Functionary)이 로컬 API 서버를 통해 외부 도구를 호출하도록 허용합니다. 그러나 LM Studio의 도구 호출은 베타 품질로 간주되어야 하며, 테스트 및 개발에서는 신뢰성 있게 작동하지만, 프로덕션에서는 경계 사례를 마주칠 수 있습니다. GUI는 함수 스키마를 정의하고 도구 호출을 상호작용적으로 테스트하는 데 매우 유용합니다. 모델 호환성은 매우 다르며, 일부 모델은 다른 모델보다 도구 호출 행동이 더 좋습니다. LM Studio는 스트리밍 도구 호출 또는 병렬 함수 호출과 같은 고급 기능을 지원하지 않습니다. 진짜 에이전트 개발을 위해 LM Studio를 로컬 테스트 및 프로토타이핑에 사용하고, vLLM 또는 LocalAI로 프로덕션 신뢰성을 확보하는 것이 좋습니다.

언제 선택해야 하는가: 로컬 LLM 배포에 처음 접하는 사용자, 명령줄 도구보다 그래픽 인터페이스를 선호하는 사용자, 저사양 하드웨어 (특히 통합 GPU)에서 좋은 성능이 필요한 사용자, 그리고 세련된 전문가 사용자 경험을 원하는 사용자에게 이상적입니다. 전용 GPU가 없는 경우, LM Studio는 Vulkan 오프로딩 기능 덕분에 Ollama보다 종종 더 우수한 성능을 보입니다. 많은 사용자는 로컬 Ollama 인스턴스를 위한 오픈소스 채팅 UI를 사용하여 LM Studio 경험을 향상시키며, 이는 LM Studio의 OpenAI 호환 API와 함께 작동합니다.

vLLM

vLLM는 PagedAttention 기술을 사용하여 메모리 분할을 50% 이상 줄이고 동시 요청에 대해 처리량을 2-4배 증가시켜 고성능, 생산용 LLM 추론에 특화된 설계입니다.

주요 기능: 최적화된 메모리 관리용 PagedAttention, 효율적인 다중 요청 처리를 위한 연속 배치, 여러 GPU를 통한 텐서 병렬 분산 추론, 토큰별 스트리밍 지원, 많은 사용자에게 높은 처리량 최적화, 인기 있는 아키텍처 (Llama, Mistral, Qwen, Phi, Gemma) 지원, 시각-언어 모델 (LLaVA, Qwen-VL), OpenAI 호환 API, 컨테이너 오케스트레이션을 위한 Kubernetes 지원, 성능 추적을 위한 내장 메트릭.

API 성숙도: 생산용으로 준비되어 있으며, 매우 성숙한 OpenAI 호환 API를 제공합니다. 스트리밍, 임베딩, 도구/함수 호출을 위한 완전한 지원, 시각-언어 모델 지원, 생산용 속도 제한, 토큰 기반 인증을 지원합니다. 고처리량 및 배치 요청에 최적화되어 있습니다.

파일 형식 지원: PyTorch 및 Safetensors (주), GPTQ 및 AWQ 양자화, Hugging Face 모델 허브의 원ative 지원. GGUF는 기본적으로 지원되지 않으며 변환을 필요로 합니다.

도구 호출 지원: vLLM은 OpenAI의 함수 호출 API와 100% 호환되는 프로덕션 등급의 완전한 기능을 제공하는 도구 호출을 제공합니다. 병렬 함수 호출 (모델이 여러 도구를 동시에 호출할 수 있음), tool_choice 매개변수를 통한 도구 선택 제어, 도구 호출에 대한 스트리밍 지원을 포함한 전체 명세를 구현합니다. vLLM의 PagedAttention 메커니즘은 복잡한 다단계 도구 호출 시퀀스에서도 높은 처리량을 유지하며, 여러 사용자를 동시에 서비스하는 자율 에이전트 시스템에 이상적입니다. 구현은 Llama 3.1, Llama 3.3, Qwen2.5-Instruct, Mistral Large, Hermes 2 Pro와 같은 함수 호출 최적화 모델과 잘 작동합니다. vLLM은 API 수준에서 도구 호출을 처리하며, 함수 매개변수에 대한 자동 JSON 스키마 검증을 통해 오류를 줄이고 신뢰성을 향상시킵니다. 프로덕션 배포에서 기업용 도구 오케스트레이션을 요구하는 경우, vLLM은 로컬 LLM 호스팅 솔루션 중에서 가장 높은 성능과 가장 완전한 기능 세트를 제공하는 골드 스탠다드입니다.

언제 선택해야 하는가: 고성능 및 신뢰성, 고 동시 요청 처리, 다중 GPU 배포 능력, 기업 규모의 LLM 제공에 최적입니다. NVIDIA GPU 사양을 AI 적합성에 따라 비교할 때, vLLM의 요구사항은 고 VRAM 용량을 가진 최신 GPU (A100, H100, RTX 4090)를 선호합니다. vLLM은 또한 LLM에서 구조화된 출력을 얻는 것에 있어 내장 도구 호출 지원으로 인해 뛰어납니다.

Docker Model Runner

Docker Model Runner는 Docker의 최근 출시로, Docker의 컨테이너화 강점을 활용하여 네이티브 통합, Docker Compose를 통한 간단한 다컨테이너 배포, 모델 저장 및 캐싱을 위한 간소화된 볼륨 관리, 컨테이너 네이티브 서비스 발견을 제공합니다.

주요 기능: 즉시 사용 가능한 모델 이미지가 있는 사전 구성된 컨테이너, 세부적인 CPU 및 GPU 자원 할당, 설정 복잡성 감소, Docker Desktop을 통한 GUI 관리.

API 성숙도: 알파/베타 단계로, 진화하는 API를 제공합니다. 컨테이너 네이티브 인터페이스이며, 밑바닥 엔진에 따라 특정 기능이 결정됩니다 (일반적으로 GGUF/Ollama 기반).

파일 형식 지원: 컨테이너 포장 모델이며, 밑바닥 엔진에 따라 형식이 달라집니다 (일반적으로 GGUF). 표준화는 여전히 진화 중입니다.

도구 호출 지원: Docker Model Runner의 도구 호출 기능은 밑바닥 추론 엔진 (일반적으로 Ollama)에서 상속받습니다. Docker의 최근 실용적인 평가에서 로컬 모델 도구 호출에 대한 중요한 도전 과제가 드러났습니다. 이는 불필요한 도구 호출 (모델이 도구를 불필요하게 호출), 잘못된 도구 선택, 도구 응답을 적절하게 처리하는 어려움 등을 포함합니다. Docker Model Runner는 적절한 모델을 사용할 때 OpenAI 호환 API를 통해 도구 호출을 지원하지만, 특정 모델 및 설정에 따라 신뢰도가 크게 달라집니다. 컨테이너화 레이어는 도구 호출 기능을 추가하지 않으며, 표준화된 배포 래퍼만 제공합니다. 프로덕션 에이전트 시스템에서 강력한 도구 호출이 필요한 경우, Model Runner보다는 vLLM 또는 LocalAI를 직접 컨테이너화하는 것이 더 효과적입니다. Docker Model Runner의 강점은 배포 간소화 및 자원 관리이며, 강화된 AI 기능은 아닙니다. 도구 호출 경험은 밑바닥 모델 및 엔진 지원만큼 좋습니다.

언제 선택해야 하는가: Docker를 작업 흐름에서 광범위하게 사용하는 사용자, 시원한 컨테이너 오케스트레이션을 원하는 사용자, Docker의 생태계 및 도구를 중시하는 사용자, 간소화된 배포 파이프라인을 원하는 사용자에게 이상적입니다. 차이점에 대한 상세한 분석을 원한다면 Docker Model Runner vs Ollama 비교를 참조하세요. 이는 특정 사용 사례에 따라 각 솔루션을 선택하는 데 도움이 됩니다.

Lemonade

Lemonade는 AMD 하드웨어를 위한 로컬 LLM 호스팅에 특화된 새로운 접근 방식으로, AMD Ryzen AI의 NPU (Neural Processing Unit) 가속을 활용하여 효율적인 추론을 제공합니다.

주요 기능: Ryzen AI 프로세서에서의 NPU 가속, NPU, iGPU, CPU의 혼합 실행을 통한 최적의 성능, 도구 호출을 위한 첫 번째 등급의 Model Context Protocol (MCP) 통합, OpenAI 호환 표준 API, 최소한의 자원 오버헤드를 가진 가벼운 설계, 도구 접근 기능을 가진 자율 에이전트 지원, 웹 UI, CLI, SDK를 포함한 여러 인터페이스, AMD Ryzen AI (7040/8040 시리즈 또는 이후)를 위한 하드웨어 특화 최적화.

API 성숙도: 개발 중이지만 빠르게 개선되고 있으며, OpenAI 호환 엔드포인트와 최신 MCP 기반 도구 호출 지원을 제공합니다. 언어 무관 인터페이스는 다양한 프로그래밍 언어 간 통합을 간소화합니다.

파일 형식 지원: 주로 GGUF와 ONNX로, NPU 최적화 형식을 지원합니다. 일반적인 양자화 수준 (Q4, Q5, Q8)을 지원합니다.

도구 호출 지원: Lemonade는 첫 번째 등급의 Model Context Protocol (MCP) 지원을 통해 최첨단 도구 호출을 제공하며, 이는 전통적인 OpenAI 스타일의 함수 호출을 넘어선 중요한 진화입니다. MCP는 Anthropic이 설계한 언어 무관 인터페이스로, LLM이 대화 중에 사용 가능한 도구와 그 목적에 대한 더 나은 인식을 제공합니다. Lemonade의 MCP 구현은 웹 검색, 파일 시스템 작업, 메모리 시스템, 커스텀 통합 등 다양한 도구와의 상호작용을 가능하게 하며, AMD NPU 가속으로 효율성을 제공합니다. MCP 접근 방식은 전통적인 함수 호출보다 다음과 같은 이점을 제공합니다: 더 나은 도구 발견성, 다중 턴 대화에서의 개선된 컨텍스트 관리, 다양한 모델에서 작동하는 표준화된 도구 정의. MCP는 아직 초기 단계에 있지만 (Claude에 채택됨, 로컬 배포로 확장 중), Lemonade의 초기 구현은 다음 세대 에이전트 시스템의 리더로 자리 잡고 있습니다. AMD Ryzen AI 하드웨어에서 NPU 오프로딩으로 도구 중심 에이전트 워크플로우에서 2-3배의 효율성 향상을 달성할 수 있습니다.

언제 선택해야 하는가: AMD Ryzen AI 하드웨어를 사용하는 사용자, 자율 에이전트를 구축하는 사용자, 효율적인 NPU 가속이 필요한 사용자, 최첨단 MCP 지원을 원하는 개발자에게 이상적입니다. AMD Ryzen AI 시스템에서 CPU만 사용하는 경우에 비해 2-3배 더 높은 토큰/와트 성능을 달성할 수 있습니다.

Msty

Msty는 여러 LLM 제공업체 및 모델을 위한 원활한 관리에 초점을 맞추며, Ollama, OpenAI, Anthropic 등 여러 백엔드와 함께 작동하는 통합 인터페이스를 제공합니다.

주요 기능: 제공업체 무관 아키텍처, 빠른 모델 전환, 고급 대화 관리 (분기 및 포크), 내장 프롬프트 라이브러리, 로컬 및 클라우드 모델을 하나의 인터페이스에서 혼합, 여러 모델의 응답을 옆으로 비교, Windows, macOS, Linux의 크로스 플랫폼 지원.

API 성숙도: 기존 설치와의 연결에 안정적입니다. 별도의 서버가 필요하지 않으며, Ollama 및 LocalAI와 같은 다른 도구의 기능을 확장합니다.

파일 형식 지원: 연결된 백엔드에 따라 달라집니다 (일반적으로 Ollama/LocalAI를 통한 GGUF).

도구 호출 지원: Msty의 도구 호출 기능은 연결된 백엔드에서 상속받습니다. Ollama에 연결할 경우, 원ative 도구 호출이 없습니다. LocalAI 또는 OpenAI 백엔드를 사용할 경우, 전체 도구 호출 기능을 얻습니다. Msty 자체는 도구 호출 기능을 추가하지 않으며, 여러 제공업체에 대한 통합 인터페이스 역할을 수행합니다. 이는 실제로 이점이 될 수 있습니다—you can test the same agent workflow against different backends (local Ollama vs LocalAI vs cloud OpenAI) to compare performance and reliability. Msty의 대화 관리 기능은 복잡한 도구 호출 시퀀스를 디버깅하는 데 특히 유용합니다. 분기 지점에서 대화를 포크하고, 동일한 도구 호출이 다른 모델에 어떻게 처리되는지 비교할 수 있습니다. 여러 모델 에이전트 시스템을 구축하는 개발자에게 Msty는 특정 사용 사례에 대해 최고의 도구 호출 성능을 제공하는 백엔드를 평가하는 데 편리한 방법을 제공합니다.

언제 선택해야 하는가: 여러 모델을 관리하는 고급 사용자, 모델 출력을 비교하는 사용자, 복잡한 대화 워크플로우를 가진 사용자, 로컬/클라우드 혼합 설정을 사용하는 사용자에게 이상적입니다. 기존 LLM 배포에 대한 고급 프론트엔드이며, 독립적인 서버는 아닙니다.

Backyard AI

Backyard AI는 상세한 AI 인격 프로필, 여러 인물 캐릭터, 장기 대화 메모리, 비공개 중심 처리를 위한 로컬 우선, 캐릭터 기반 대화 및 역할극 시나리오에 특화되어 있습니다.

주요 기능: 상세한 AI 인격 프로필을 가진 캐릭터 생성, 여러 인물 캐릭터, 장기 대화 메모리, 비기술 사용자에게도 접근 가능한 사용자 친화적인 인터페이스, llama.cpp 기반, GGUF 모델 지원, Windows, macOS, Linux의 크로스 플랫폼 지원.

API 성숙도: GUI 사용에 안정적이지만 API 접근은 제한적입니다. 프로그래밍적 통합보다는 그래픽 사용자 경험에 초점을 맞추고 있습니다.

파일 형식 지원: 대부분의 인기 있는 채팅 모델을 지원하는 GGUF 모델.

도구 호출 지원: Backyard AI는 도구 호출 또는 함수 호출 기능을 제공하지 않습니다. 캐릭터 기반 대화 및 역할극 시나리오에서 도구 통합이 관련 없는 것을 위해 특별히 설계되었습니다. 응용 프로그램은 캐릭터 일관성을 유지하고, 장기 메모리를 관리하며, 현실적인 대화 경험을 창출하는 데 집중합니다. 외부 시스템과의 상호작용이나 함수 실행은 하지 않습니다. 캐릭터 기반 AI 상호작용을 원하는 사용자에게 도구 호출이 한계가 아닙니다—it allows the system to optimize entirely for natural dialogue. 도구 호출이 필요한 경우 (예: 역할극 보조자가 실제 날씨를 확인하거나 정보를 검색하는 경우), LocalAI 또는 커스텀 솔루션을 사용하거나 캐릭터 카드와 도구 호출이 가능한 모델을 결합해야 합니다.

언제 선택해야 하는가: 창작 및 역할극, 캐릭터 기반 애플리케이션, 개인화된 AI 인물, 게임 및 엔터테인먼트 사용 사례에 최적입니다. 일반적인 개발 또는 API 통합에 설계되지 않았습니다.

Sanctum

Sanctum AI은 인터넷이 필요 없는 오프라인 중심의 모바일 및 데스크탑 애플리케이션을 제공하며, 대화 동기화를 위한 끝에서 끝까지 암호화, 로컬에서 모든 추론이 이루어지는 디바이스 내 처리, 그리고 암호화된 싱크 기능을 지원합니다.

주요 기능: iOS 및 Android를 위한 모바일 지원(LLM 공간에서 드물게 제공됨), 모바일 장치를 위한 강력한 모델 최적화, 선택적 암호화된 클라우드 싱크, 가족 공유 지원, 최적화된 작은 모델(1B-7B 파라미터), 모바일을 위한 커스텀 정량화, 그리고 사전 패키징된 모델 번들.

API 성숙도: 모바일 사용을 위한 안정적인 API이지만, 접근 가능한 API가 제한적입니다. 개발자 통합보다는 최종 사용자 애플리케이션을 위한 설계입니다.

파일 형식 지원: 모바일 플랫폼을 위한 커스텀 정량화를 지원하는 최적화된 작은 모델 형식.

도구 호출 지원: 현재 구현에서는 도구 호출 또는 함수 호출 기능을 지원하지 않습니다. 개인정보 보호 및 오프라인 운영에 중점을 두고 있는 모바일 중심 애플리케이션인 Sanctum은 복잡한 기능보다는 간단함과 자원 효율성을 우선시합니다. 실행하는 작은 모델(1B-7B 파라미터)은 일반적으로 인프라가 지원하더라도 신뢰성 있는 도구 호출에 적합하지 않습니다. Sanctum의 가치 제안은 일상적인 사용을 위한 개인적인 디바이스 내 AI 채팅을 제공하는 것입니다—이메일 읽기, 메시지 작성, 질문 답변 등. 도구 호출 기능이 필요한 모바일 사용자에게는 모바일 하드웨어의 아키텍처 제약으로 인해 이는 비현실적인 기대입니다. 도구 통합이 필요한 에이전트 기반 워크플로우에는 클라우드 기반 솔루션 또는 더 큰 모델을 사용하는 데스크탑 애플리케이션이 필수적입니다.

선택 시기: 모바일 LLM 접근, 개인정보 보호에 신경 쓰는 사용자, 다기기 시나리오, 그리고 이동 중 AI 지원에 이상적입니다. 모바일 하드웨어 제약으로 인해 작은 모델에 한정되며, 더 큰 모델이 필요한 복잡한 작업에는 적합하지 않습니다.

RecurseChat

RecurseChat은 명령줄을 선호하는 개발자를 위한 터미널 기반 채팅 인터페이스로, Vi/Emacs 키바인딩을 사용하는 키보드 기반 상호작용을 제공합니다.

주요 기능: 터미널 네이티브 운영, 여러 백엔드 지원(Ollama, OpenAI, Anthropic), 코드 블록에 대한 구문 강조, 대화 저장 및 복구를 위한 세션 관리, 자동화를 위한 스크립터블 CLI 명령, Rust로 작성되어 빠르고 효율적인 운영, 최소한의 의존성, SSH를 통해 작동, tmux/screen과 호환성.

API 성숙도: 기존 백엔드 API(Ollama, OpenAI 등)를 사용하는 안정적인 상태이며, 자체 서버를 제공하지 않습니다.

파일 형식 지원: 일반적으로 Ollama를 통해 GGUF 형식을 사용합니다.

도구 호출 지원: RecurseChat의 도구 호출 지원은 연결하는 백엔드에 따라 달라집니다. Ollama 백엔드를 사용하면 Ollama의 한계를 상속받습니다. OpenAI 또는 Anthropic 백엔드를 사용하면 그들의 전체 함수 호출 기능을 활용할 수 있습니다. RecurseChat 자체는 도구 호출을 구현하지 않지만, 에이전트 워크플로우를 디버그하고 테스트하는 데 편리한 터미널 인터페이스를 제공합니다. JSON의 구문 강조는 함수 호출 파라미터와 응답을 쉽게 검사할 수 있게 해줍니다. 원격 환경에서 SSH를 통해 명령줄 에이전트 시스템을 구축하거나 도구 호출을 테스트하는 개발자에게는 GUI의 부담 없이 가벼운 인터페이스를 제공합니다. 스크립트 가능 특성은 shell 스크립트를 통해 에이전트 테스트 시나리오를 자동화할 수 있어, 다양한 모델 및 백엔드에서 도구 호출 동작을 검증하는 CI/CD 파이프라인에 유용합니다.

선택 시기: 터미널 인터페이스를 선호하는 개발자, SSH를 통한 원격 서버 액세스, 스크립팅 및 자동화 요구사항, 터미널 워크플로우와의 통합에 이상적입니다. 독립적인 서버가 아닌 고급 터미널 클라이언트입니다.

node-llama-cpp

node-llama-cpp는 Node.js 생태계에 llama.cpp를 가져오며, 네이티브 Node.js 바인딩을 제공하여 llama.cpp와의 직접 통합을 지원하고, 완전한 TypeScript 지원과 함께 완전한 타입 정의를 제공합니다.

주요 기능: 토큰 단위 스트리밍 생성, 텍스트 임베딩 생성, 프로그래밍 방식 모델 관리를 통해 모델을 다운로드 및 관리, 내장 채팅 템플릿 처리, 네이티브 바인딩을 통해 Node.js 환경에서 거의 네이티브 수준의 llama.cpp 성능 제공, LLM과 함께 Node.js/JavaScript 애플리케이션을 구축하기 위한 설계, 로컬 AI를 포함한 Electron 앱, 백엔드 서비스, 모델이 포함된 서버리스 함수.

API 성숙도: JavaScript 개발자를 위한 잘 문서화된 API와 포괄적인 TypeScript 정의를 통해 안정적이고 성숙한 상태입니다.

파일 형식 지원: llama.cpp를 통해 GGUF 형식을 지원하며, 모든 표준 정량화 수준을 지원합니다.

도구 호출 지원: node-llama-cpp은 프롬프트 엔지니어링 및 출력 파싱을 통한 수동적인 도구 호출 구현이 필요합니다. 네이티브 함수 호출을 지원하는 API 기반 솔루션과 달리, JavaScript 코드에서 도구 호출 전체 워크플로우를 처리해야 합니다: 도구 스키마 정의, 프롬프트에 삽입, 모델 응답에서 함수 호출 파싱, 도구 실행, 결과를 모델에 다시 피드백. 이는 완전한 제어권과 유연성을 제공하지만, vLLM이나 LocalAI의 내장 지원을 사용하는 것보다 훨씬 더 많은 작업이 필요합니다. node-llama-cpp은 JavaScript에서 커스텀 에이전트 논리를 구축하고 도구 호출 프로세스에 대한 세부적인 제어가 필요한 개발자에게 가장 적합합니다. TypeScript 지원은 타입 안전한 도구 인터페이스 정의를 더 쉽게 만들어 줍니다. LangChain.js와 같은 라이브러리를 사용하여 도구 호출 기본 구조를 추상화하면서도 로컬 추론의 이점을 유지하는 것도 고려할 수 있습니다.

선택 시기: JavaScript/TypeScript 개발자, Electron 데스크탑 애플리케이션, Node.js 백엔드 서비스, 그리고 빠른 프로토타입 개발에 이상적입니다. 독립적인 서버가 아닌 프로그래밍 방식의 제어를 제공합니다.

결론

올바른 로컬 LLM 배포 도구를 선택하는 것은 특정 요구사항에 따라 달라집니다:

주요 추천 사항:

  • 초보자: LM Studio에서 우수한 UI와 사용 편의성을 제공하거나, Jan에서 개인정보 보호 중심의 간단함을 선택하세요.
  • 개발자: Ollama에서 API 통합과 유연성을 제공하거나, node-llama-cpp에서 JavaScript/Node.js 프로젝트를 선택하세요.
  • 개인정보 보호 애호가: Jan 또는 Sanctum에서 오프라인 경험과 선택적 모바일 지원을 제공합니다.
  • 다중 모달 요구사항: LocalAI에서 텍스트를 넘어 포괄적인 AI 기능을 제공합니다.
  • 생산 배포: vLLM에서 기업 기능을 갖춘 고성능 서빙을 제공합니다.
  • 컨테이너 워크플로우: Docker Model Runner에서 생태계 통합을 고려하세요.
  • AMD Ryzen AI 하드웨어: Lemonade는 NPU/iGPU를 활용하여 우수한 성능을 제공합니다.
  • 전문가: Msty에서 여러 모델 및 제공업체를 관리합니다.
  • 창작 글쓰기: Backyard AI에서 캐릭터 기반 대화를 제공합니다.
  • 터미널 애호가: RecurseChat에서 명령줄 워크플로우를 제공합니다.
  • 자율 에이전트: vLLM 또는 Lemonade에서 우수한 함수 호출 및 MCP 지원을 제공합니다.

주요 결정 요소: API 성숙도(vLLM, Ollama, LM Studio는 가장 안정적인 API를 제공), 도구 호출(vLLM 및 Lemonade는 최고 수준의 함수 호출을 제공), 파일 형식 지원(LocalAI는 가장 넓은 범위를 지원), 하드웨어 최적화(LM Studio는 통합 GPU에서 우수한 성능, Lemonade는 AMD NPU에서 우수한 성능), 모델 다양성(Ollama 및 LocalAI는 가장 넓은 모델 선택지를 제공).

로컬 LLM 생태계는 2025년에 급속히 성숙하고 있으며, API 표준화(모든 주요 도구에서 OpenAI 호환성), 도구 호출(MCP 프로토콜 채택을 통해 자율 에이전트 지원), 형식 유연성(더 나은 변환 도구 및 정량화 방법), 하드웨어 지원(NPU 가속, 개선된 통합 GPU 활용), 그리고 전문 애플리케이션(모바일, 터미널, 캐릭터 기반 인터페이스)에서 중요한 발전이 이루어지고 있습니다.

데이터 개인정보 보호를 걱정하거나 API 비용을 줄이고 싶거나 오프라인 기능이 필요하거나, 또는 생산용 성능이 필요한 경우, 로컬 LLM 배포는 지금까지보다 더 접근 가능하고 기능이 풍부해졌습니다. 본 가이드에서 검토한 도구들은 로컬 AI 배포의 최첨단을 대표하며, 각각은 다른 사용자 그룹에 맞게 특정 문제를 해결합니다.

유용한 링크

외부 참고 자료