Lamplight - 로컬 우선 환경 구축을 통해 얻은 교훈
Lamplight - Lessons Learned from Building a Local-First Harness
핵심 요약
두 대의 고성능 기기를 연동해 로컬 AI 작업을 자동화하는 'Lamplight' 시스템 구축기와 최적화 경험을 공유합니다.
- 시스템 연동 — RTX 5090 PC와 M5 Max 맥북을 연결해 로컬 AI 작업을 효율적으로 분담함
- 하드웨어 튜닝 — 언더볼팅과 클럭 제한을 통해 성능 저하를 최소화하며 발열과 소음을 대폭 개선함
- 사용자 경험 — 3D 시각화 UI를 도입해 AI 작업 상태를 직관적이고 즐겁게 모니터링함
- 성능 최적화 — 모델 설정과 하네스 튜닝을 통해 로컬 AI의 코드 작성 정확도를 실무 수준으로 끌어올림
다들 안녕! 나 몇 년 전부터 로컬 AI 환경 구축하면서 놀고 있는데, 이 서브레딧이랑 r/localllm 같은 곳에서 배운 게 워낙 많아서 이제 나도 좀 베풀 때가 된 것 같아. 글 길게 안 쓰려고 다짐했는데 쓰다 보니 또 길어졌네... 그래도 누군가에겐 도움이 됐으면 좋겠다!
지난 몇 년간 내 목표는 AI 사용 환경을 최대한 로컬로 옮기는 거였는데, 드디어 위에 있는 GIF에 나오는 내 커스텀 하네스인 Lamplight를 통해 작업의 95% 정도를 로컬에서 돌리고 있어.
이 하네스는 내 입맛에 너무 딱 맞춰져 있어서 (아직은) 공개할 생각이 없지만, 그동안 배우고 느낀 점들은 기꺼이 공유할게. Lamplight에서 좀 특수한 부분들을 떼어내서 사람들이 관심 가질 만한 것들은 공유하려고 작업 중이야.
하드웨어
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Slate: MacBook Pro, M5 Max, 128 GB 통합 메모리
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Jade: 작년 초에 맞춘 소형 폼팩터 PC (Fractal Terra), RTX 5090 FE, Ryzen 7 9800X3D, 64 GB RAM 탑재
두 달 전까지만 해도 이 두 기기를 따로 썼어. 각각 Pi 커스텀 하네스에 올려서 혼자 돌아가게 하거나, 로컬 모델이 실무를 처리하는 동안 Claude가 오케스트레이터 역할을 하게끔 천천히 옮겨가는 중이었지.
Lamplight
두 기기 사이에서 작업을 계속 왔다 갔다 시키다가, 아예 하나로 묶어버리기로 했어. 그 결과물이 바로 Lamplight야. 이제 두 기기가 하나처럼 매끄럽게 협업하고, 한쪽이 오케스트레이터 역할을 맡아.
위 GIF가 Lamplight가 돌아가는 모습이야. 일, 취미, 리서치까지 매일 쓰고 있고 작업의 95%는 로컬에서 처리해. 조명은 하루 종일 시간에 맞춰 변하고(GIF에선 속도를 높여서 보여줌), 기분에 따라 배경도 바꿀 수 있어.
내부적으로는 Pi-Bolt(Pi의 사전 컴파일 빌드)에 내가 튜닝한 커스텀 확장 기능이랑 도구들, 그리고 로컬 하네스랑 Claude가 섞여 있어. 이 설정이 git worktrees랑 이벤트 기반 작업 시스템을 통해 기기 간의 업무를 조율해.
UI는 내가 직접 디자인했는데, 평소 내가 도구를 쓰는 방식에 딱 맞춰놨어. 3D 모델링이랑 환경 설정도 내 실제 책상 환경(위에 있는 다른 사진 두 장)이랑 똑같이 구현했지.
위에 있는 3D 환경이 꼭 필요하냐고? 당연히 아니지!
