📌 GPT 로컬 환경 구성 – 초보도 쉽게 따라할 수 있어요! 🚀

"내 컴퓨터에서 GPT를 직접 실행해볼 수 있을까?"

이 글에서는 **컴퓨터를 켜고 차근차근 따라 하기만 하면** 여러분의 PC에서 GPT 모델을 직접 실행할 수 있도록 도와드릴게요! 😊

✅ 누구나 쉽게 따라할 수 있도록!
✅ 완전 초보도 이해할 수 있도록!
✅ 꼭 필요한 정보만 정리해서!

🤔 GPT 로컬 실행이란?

💡 GPT 로컬 실행이란 내 컴퓨터에서 직접 AI 모델을 실행하는 것이에요!

우리가 흔히 쓰는 ChatGPT 같은 서비스는 OpenAI의 서버에서 돌아가지만, 로컬 실행을 하면 **인터넷 없이도 내 PC에서 GPT를 사용할 수 있어요!**

🖥 내 PC에서 실행할 수 있을까? (사양 체크)

먼저 **내 컴퓨터가 GPT 모델을 돌릴 수 있는지 확인해야 해요!**

✅ 최소 사양 & 권장 사양

항목	최소 사양	권장 사양
💻 운영체제	Windows, macOS, Linux	최신 업데이트된 OS
🔋 RAM (메모리)	16GB 이상	32GB 이상
🎮 GPU (그래픽카드)	NVIDIA RTX 3060 (8GB VRAM)	RTX 4090 (24GB VRAM)
💾 저장 공간	50GB 이상	100GB 이상

👉 내 PC가 사양이 낮다면?

✅ **경량화된 모델**을 사용해요!
✅ **CPU 기반 실행 방법**을 활용해요! (이따 설명할게요!)

🔧 필요한 프로그램 및 환경 설정

이제 GPT 모델을 실행할 준비를 해볼게요! 🚀

1️⃣ Python 및 가상환경 설정


        

        # Python 3.10+ 설치 확인

        python --version

        # 가상환경 생성 및 활성화

        python -m venv gpt_env

        source gpt_env/bin/activate  # macOS/Linux

        gpt_env\Scripts\activate     # Windows

2️⃣ 필요한 패키지 설치


        

        pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

        pip install transformers accelerate optimum

👉 **이제 GPT 모델을 실행할 준비가 끝났어요!** 🎉

🤖 Hugging Face 모델 다운로드 및 실행

💡 Hugging Face는 오픈소스 AI 모델을 제공하는 플랫폼이에요! 👉 Hugging Face 바로 가기

✅ GPT 모델 실행 코드


        

        from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

        model_name = "mistralai/Mistral-7B-Instruct"

        tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

        model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

        input_text = "안녕! 넌 누구야?"

        inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")

        outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)

        print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

👉 실행하면 GPT가 직접 대답해줄 거예요! 🎉

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GPT 로컬 실행 환경 설정 가이드 🚀 | 초보도 쉽게 따라하는 방법!