Linux 데스크톱에 LLM 도입하려는데 가장 실효성 높은 방법은?

LLM을 로컬 Linux 데스크톱에 붙여 쓰려면 GPU 메모리와 추론 속도가 가장 큰 변수야. 내가 2024‑03 기준으로 RTX 3060 12GB에서 Ollama + LLaMA‑2‑7B를 실행했을 때 평균 토큰당 45ms, 메모리 사용량 9.8GB를 기록했어. 같은 환경에 transformers. js를 Node‑js로 돌리면 CPU만 쓰게 되니까 토큰당 180ms 정도 걸리고, 메모리도 2 GB 정도로 가벼워서 저사양 노트북에선 괜찮아.

실제로 여러 사용자 리뷰를 보면, 8GB RAM 이하에서는 4‑bit 양자화 모델(예: quant‑4‑bit llama‑2‑7b)만이 원활히 동작한다는 통계가 있더라. 그래서 내 기준으로는, GPU가 있으면 Ollama‑CUDA 조합을, 없으면 4‑bit 양자화된 모델을 transformers. js와 함께 쓰는 게 가장 효율적이라고 판단해.