r/LocalLLaMA•약 5시간 전•45•77
16GB VRAM으로 로컬 AI 돌리는 사람 있음?
Anyone running local AI on 16GB vram?
핵심 요약
16GB VRAM 환경에서 로컬 AI 에이전트와 모델을 효율적으로 구동하기 위한 설정과 팁을 공유하는 글입니다.
- 하드웨어 환경 — 16GB VRAM은 대중적인 사양으로 다양한 모델 구동이 가능함
- 추천 모델 — Qwen3.8-27B 및 Flash-Next 버전이 성능과 속도 면에서 호평받음
- 최적화 팁 — Strata를 활용해 RAM과 VRAM을 효율적으로 분배하는 방식이 권장됨
- 도구 및 프레임워크 — OpenCode, Hermes, pi.dev 등 다양한 하네스가 사용됨
다들 안녕,
혹시 16GB VRAM 환경에서 로컬 AI로 쓸만한 에이전트나 하네스, 툴 돌리고 있는 사람 있냐?
지금 시스템 세팅 중인데, 일상 업무 도와줄 비서 에이전트랑, 자료 조사용 리서치 에이전트, 그리고 개발 도와줄 개발자 에이전트 이렇게 세팅하고 싶거든.
Goose, Hermes Agent, OpenCode 같은 하네스들 이미 써봤는데, 솔직히 제대로 된 결과물을 하나도 못 뽑아내겠더라.
까놓고 말해서 내가 튜닝에 시간을 많이 쏟은 건 아니거든. 근데 이게 내 실력이 딸리는 건지, 툴이 구린 건지, 아니면 하네스나 모델 세팅을 제대로 못 건드린 건지 도통 감이 안 잡혀서 그래... 아니면 설마 이 셋 다 문제인 건가 싶기도 하고.
비슷한 환경에서 잘 쓰고 있는 형들 있으면, 어떤 용도로 어떻게 세팅했는지, 모델은 뭐 쓰는지, 그리고 어떤 팁을 줬는지 좀 알려주라.
