Chatbox AI로 로컬에서 오픈소스 LLM 실행하기 (feat. Ollama)

최근 인공지능(AI) 기술의 발전으로 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 점점 더 많은 분야에서 활용되고 있습니다. 하지만 대부분의 AI 모델은 클라우드 기반으로 제공되며, 이를 사용하기 위해서는 인터넷 연결이 필요합니다. 또한, 일부 모델은 높은 비용이 발생하거나 API를 통해 사용해야 하기 때문에 접근성이 제한될 수 있습니다.

이러한 문제를 해결할 수 있는 방법 중 하나가 바로 로컬 환경에서 LLM을 실행하는 것입니다. 로컬에서 AI 모델을 실행하면 데이터 보안성이 높아지고, 인터넷 연결 없이도 사용할 수 있어 더욱 자유로운 환경에서 활용할 수 있습니다. 하지만 터미널 명령어를 사용해야 하거나 복잡한 설정이 필요할 수 있어 초보자들에게는 진입 장벽이 높을 수 있습니다.

이때 Chatbox AI와 같은 GUI 기반의 도구를 활용하면, 로컬에서 LLM을 훨씬 쉽게 실행하고 관리할 수 있습니다. 이번 글에서는 Chatbox AI의 주요 기능과 설치 방법, 그리고 Ollama를 연동하여 로컬 AI 모델을 실행하는 방법을 상세하게 알아보겠습니다.

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1. Chatbox AI란?

Chatbox AI는 로컬 및 클라우드 기반 AI 모델을 직관적인 사용자 인터페이스(GUI)로 실행하고 관리할 수 있도록 도와주는 도구입니다. 일반적으로 LLM을 실행하려면 터미널에서 명령어를 입력해야 하지만, Chatbox AI를 사용하면 클릭 몇 번만으로 AI 모델을 실행할 수 있습니다.

이 도구는 GPL-3.0 라이선스를 따르고 있으며, 상업적 배포만 하지 않는다면 기업에서도 자유롭게 사용할 수 있습니다. 즉, 개인 프로젝트나 연구 용도로는 부담 없이 활용할 수 있습니다.

주요 특징

✅ 로컬 모델 실행: OpenAI, Hugging Face, Ollama 등 다양한 플랫폼의 AI 모델을 지원하며, 인터넷 연결 없이도 실행 가능.

✅ 사용자 친화적 인터페이스: 복잡한 명령어 입력 없이 클릭 몇 번으로 AI 모델을 실행하고 관리할 수 있음.

✅ 다중 모델 관리: 여러 모델을 동시에 실행하고 전환 가능하며, 프로젝트별로 다른 AI 모델을 선택해 활용할 수 있음.

✅ 대화 기록 관리: AI와의 대화를 자동으로 기록하고 저장할 수 있으며, 내보내거나 복원하는 기능 제공.

✅ 설정 커스터마이징: GUI에서 AI 모델의 주요 파라미터(온도, 토큰 수 등)를 조정할 수 있어 다양한 환경에서 활용 가능.

이제 Chatbox AI를 설치하는 방법을 알아보겠습니다.

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2. Chatbox AI 설치하기

Chatbox AI를 사용하려면 먼저 프로그램을 설치해야 합니다. 설치 과정은 간단하며, 몇 가지 기본적인 시스템 요구 사항을 충족해야 합니다.

2.1. 시스템 요구 사항

• 운영 체제: Windows, MacOS, Linux 지원
• RAM: 최소 8GB 이상 (권장: 16GB 이상)
• 디스크 공간: 최소 10GB 이상 (사용하는 모델에 따라 다름)

2.2. 설치 방법

Step 1. Chatbox AI 다운로드

Chatbox AI 공식 홈페이지 (https://chatboxai.app/en)에서 운영 체제에 맞는 설치 파일을 다운로드합니다.

Step 2. 설치 진행

다운로드한 설치 파일을 실행하고, 화면에 표시되는 안내에 따라 설치를 완료합니다.

Step 3. 프로그램 실행

설치가 완료되면 바탕화면 또는 애플리케이션 메뉴에서 Chatbox AI를 실행합니다. 설치 과정에서 "Chatbox 실행하기" 옵션을 선택했다면 자동으로 프로그램이 실행됩니다.

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3. Chatbox AI 활용하기

설치를 마쳤다면 이제 Chatbox AI를 활용하는 방법을 알아보겠습니다.

3.1. AI 모델 설정하기

Step 1. 모델 추가

Chatbox AI를 처음 실행하면 **"AI 모델 공급자를 선택하고 구성하세요."**라는 안내 창이 나타납니다.

Chatbox AI에서는 클라우드 모델과 로컬 모델을 모두 사용할 수 있습니다. 우리는 로컬 AI 모델을 사용할 것이므로 "내 자체 API 키 / 로컬 모델 사용" 옵션을 선택합니다.

이후 원하는 AI 모델을 선택하는 단계가 나타납니다. 만약 Ollama를 통해 설치한 모델을 사용하려면 **"Ollama API"**를 선택하면 됩니다.

Step 2. Ollama의 로컬 모델 실행

이제 Ollama를 통해 설치한 모델을 실행해봅니다. 예를 들어, Deepseek-r1:8b 모델을 실행하려면 Chatbox AI에서 해당 모델을 선택하면 됩니다.

입력 창에 원하는 질문을 입력하고 Enter 키를 누르면 AI가 답변을 제공합니다. 실제로 모델이 실행되면 자신을 DeepSeek-R1-Lite-Preview라고 소개하는 것을 확인할 수 있습니다.

Step 3. 설정 조정

추후 다른 API를 사용하고 싶다면 좌측 하단의 "설정" 탭에서 API를 다시 설정할 수 있습니다. 또한, **"컨텍스트 내 최대 메시지 수"**와 "온도(Temperature)" 등의 옵션을 조정하여 AI의 응답 스타일을 커스터마이징할 수 있습니다.

참고로 온도(Temperature) 값이 높을수록 창의적이고 다양한 답변을 생성합니다. 반대로 값이 낮으면 보다 일관된 답변을 제공합니다.

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4. 마무리하며

이번 글에서는 Chatbox AI를 활용하여 로컬 환경에서 오픈소스 LLM을 실행하는 방법을 알아보았습니다. 특히 Ollama와 연동하여 로컬에서 AI 모델을 실행하는 과정을 상세히 설명했습니다.

Chatbox AI는 GUI 기반이므로 터미널 명령어에 익숙하지 않은 초보자들도 손쉽게 AI 모델을 실행할 수 있습니다. 또한, 대화 기록 관리, 다중 모델 실행, 설정 커스터마이징 등의 기능을 활용하면 더욱 효율적으로 AI를 활용할 수 있습니다.

앞으로 로컬에서 AI 모델을 실행하려는 분들에게 Chatbox AI는 강력한 도구가 될 것입니다. 직접 설치하고 활용해 보면서 나만의 AI 환경을 구축해 보세요! 🚀