dev.to에서 Gemma 4 챌린지를 보았습니다. 참여하고 싶었습니다. 어떻게 시작해야 할지 전혀 모르겠었습니다.

챌린지 페이지를 열었는데, 첫 번째로 보게 된 것은 "Gemma 4 모델을 로컬에서 실행하세요"였습니다. 그 문장을 잠시 바라보았습니다.

로컬에서 실행하는 것은 정말 의미가 무엇인가요?

진정으로 AI는 어딘가 거대한 서버에서만 존재한다고 생각했다. 당신이 입력하면, 그것이 생각하고, 답장한다. 결코 그것이 어떻게 작동하는지 의문을 제기한 적이 없었다. 그저 작동했다.

그래서 나는 기본적인 질문을 시작했다. 정말 기본적인 질문들.

"로컬에서 무엇이 실행 중인가?"
"RAM이 부족하면 어떻게 되는가?"
"나만의 노트북을 모두를 위한 서버로 사용할 수 없는 이유는 무엇인가?"

그리고 천천히 — 질문 하나하나씩 — 이해하게 되었습니다.

이 포스트는 저가 배운 모든 것입니다. 몇 일 전에 존재했던 저를 위해 쓰여졌습니다.

"로컬에서 실행하는"이란 무엇인가요?

ChatGPT를 사용할 때, 당신의 메시지는 인터넷으로 갑니다, 멀리 있는 서버에 도달하고, 처리되어 돌아옵니다. 당신은 다른 사람의 컴퓨터를 사용하고 있습니다.

로컬에서 실행되는 것은 AI가 당신의 컴퓨터에서 실행되는 것을 의미합니다. 인터넷 없음. 월간 요금 없음. 다른 사람의 서버 없음. 그저 당신의 노트북이 생각하는 것.

그것이 전체 개념입니다. 제가 아무 이유 없이 머리로 복잡하게 만들었습니다.

Gemma 4는 무엇입니까?

Google에 의해 만들어진 AI 모델로, 그들은 자신이 다운로드하고 실행할 수 있도록 무료로 만들었습니다.

다양한 크기로 제공됩니다:

더 크면 더 지능적이지만 더 느리고 더 많은 메모리가 필요합니다.

일반적인 노트북의 경우 — E4B로 시작하세요.

제 설정

Windows에서 8GB RAM과 Nvidia GPU(4GB VRAM)를 사용하고 있습니다.

누군가가 터미널을 열고 다음을 입력하라고 하셨습니다.

nvidia-smi

그게 무엇을 보여줄지 몰랐습니다. 입력하고 Enter를 눌렀는데 다음과 같은 결과가 나왔습니다.

NVIDIA-SMI 566.07    Driver Version: 566.07    CUDA Version: 12.7

그것을 완전히 이해하지 못했습니다. 하지만 명백히 그게 좋다 — 당신의 GPU가 준비되었어요.

CUDA는 당신의 Nvidia GPU가 AI 소프트웨어와 통신할 수 있게 해줍니다. Ollama — Gemma를 실행하는 도구 —는 자동으로 당신의 GPU를 사용하여 속도를 높입니다. 모델의 일부는 GPU 메모리에 로드되고, 일부는 RAM에 로드됩니다. 당신의 그래픽 카드는 AI 추론을 시작합니다.

그것이 진정으로 멋지게 느껴졌어요.

Gemma 4 실행 방법 (3단계)

단계 1:Ollama를 다운로드하세요 từollama.com 다운로드

일반 설치 프로그램입니다. 다른 앱처럼 설치하세요.

단계 2:터미널을 엽니다하고 입력하세요:

ollama run gemma3:4b

이 모델을 다운로드하고 채팅을 엽니다. 끝.

3단계: 그것과 대화하세요.

>>> What is photosynthesis?
>>> Write me a Python function to sort a list
>>> You are a helpful doctor. Answer my health questions simply.

인터넷 없음. API 키 없음. 비용 없음. AI는 당신의 머신에서 실행 중입니다.

이 생각을 바꾸는 질문

어느 시점에 저는 — "나의 노트북을 서버로 사용하고 모두가 접근할 수 있게 하지 못하는 이유는 무엇인가요?"

내가 듣자마자 답이 명백해졌다:

• 당신의 노트북은 24/7으로 작동해야 합니다
• 집 인터넷은 수신 트래픽을 위해 설계되지 않았습니다
• 10명이 동시에 접속하면 멈춥니다
• 그리고 가장 중요한 것은 — 인터넷이 없는 사람들에게 아무것도 해결하지 못했습니다 마지막 지점은 예상치 못한 곳으로 나를 이끌었습니다.

내가 정말 흥분했던 일

인터넷이 없는 마을을 상상해보세요.

클라우드 API를 호출하는 챗봇은 그곳에서 아무런 쓸모가 없습니다. 신호가 끊기면 챗봇도 죽습니다.

하지만 Gemma E2B를 로컬에서 실행하는 작고 저렴한 기기가 커뮤니티 센터나 진료소에 놓여 있으면요? 인터넷이 필요 없습니다. AI는 물리적으로 그 장소에 존재합니다. 사람들은 로컬 WiFi를 통해 연결하고 답변을 받습니다.

그래서 Google은 작은 모델을 만들었다. E2B는 80-300달러의 하드웨어에서 작동한다. 모두가 클라우드 인터넷을 가지고 있지 않다. Gemma 4는 그 현실을 염두에 두고 설계되었다.

그때 "로컬에서 실행"은 개발자의 속임수처럼 느껴지지 않게 되고 실제 영향을 미치는 것처럼 느껴지기 시작했다.

API를 사용할 때기

인터넷을 통해 실제 사용자가 앱에 접근할 경우 — 랩톱에서 실행하지 마세요. Gemma API를 사용하세요.

가장 쉬운 방법은 OpenRouter입니다 — 하나의 계정, 하나의 API 키, Gemma 4에 무료로 접근. 설정에 대한 고민은 없습니다.

간단한 규칙입니다:

로컬 Ollama = 학습과 실험
API = 구축과 배포

그것이 전부입니다.

몇 일 전에 저는 모델이란 무엇인지 몰랐습니다. CUDA가 무엇인지 몰랐습니다. RAM이 왜 중요한지 몰랐습니다.

이제 Gemma 4가 제 노트북에서 실행 중이고 실제로 왜 그런지 이해합니다.

외부에서는 학습 곡선이 매우 가파로워 보였습니다. 정말 그렇지 않았습니다.

Ollama를 다운로드하세요. 하나의 명령어를 실행하세요. 작동하는 것을 보세요. 나머지는 그 이후입니다.

초보자라면 댓글을 남겨주세요 — 실행하는 데 도움이 되어 기뻐요.

오프라인 또는 농촌 지역사회와 Gemma로 무언가를 만드시는 건가요. 그에 대해 듣고 싶어요.