AI 요약
Ollama를 활용해 로컬에서 AI 개발 비서를 구축하는 완전 실전 가이드입니다. M2 Pro MacBook에서 검증된 명령어를 기반으로 설치부터 모델 선택, OpenAI 호환 API 연동, VS Code/Cursor에서 Copilot 대체까지 전 과정을 다룹니다. Qwen2.5-Coder 7B 모델과 Continue.dev 플러그인 조합으로 Copilot 일상 사용 시나리오의 80%를 대체할 수 있다고 주장합니다. 로컬 실행의 장점으로 프라이버시 보호, 비용 절감, 오프라인 사용 가능을 제시합니다.
핵심 포인트
- 설치: macOS는
brew install ollama, Linux는 설치 스크립트, Windows는 네이티브 설치 프로그램 지원 - 모델 선택: RAM 16GB 이하→7B, 32GB→14B, 64GB→32B 권장 (모델 크기 × 1.3 ≈ 실제 RAM 점유)
- Qwen2.5-Coder 7B는 M2 Pro에서 40-60 tokens/s 속도로 일상 개발 보조에 충분
- Ollama 0.1.24부터 OpenAI 호환 엔드포인트 내장으로 baseURL만 변경하면 모든 OpenAI 클라이언트 연동 가능
향후 전망
- 로컬 LLM이 Copilot 등 클라우드 기반 도구의 실질적 대안으로 자리잡으며, 기업 내부 코드 보안과 비용 절감 니즈를 충족시킬 것
- M시리즈 칩 등 로컬 하드웨어 성능 향상에 따라 더 큰 모델의 로컬 실행이 가능해질 전망
출처:juejin