플랫폼

지원 플랫폼

같은 기능이 서로 다른 칩 아키텍처에서 실행됩니다. 위쪽의 사용법은 같고, 달라지는 것은 하드웨어를 얼마나 충분히 활용하느냐입니다.

x86
데스크톱, 워크스테이션, 소형 서버. 전용 GPU가 있으면 더 빠릅니다.
테스트를 마친 구성GPU 1개(VRAM 32 GB) · RAM 128 GBGPU 2개(VRAM 32 GB + 24 GB)
ARM
Apple 실리콘 Mac, 그리고 ARM 기반 엣지 기기.
테스트를 마친 구성통합 메모리 128 GB의 엣지 AI 기기
RISC-V프리뷰
차세대 로컬 AI 칩을 대상으로 합니다.
테스트를 마친 구성적용 중이며, 아직 테스트를 마친 구성은 없습니다
프리뷰RISC-V는 아직 적용 중이며, 사용 가능한 기능과 성능은 릴리스를 거치며 차츰 채워 갑니다.
직접 실행해 본 기기만 기재했습니다. 최소 사양은 아직 테스트 중이며, 끝나는 대로 추가하겠습니다.
내부 구성

검증된 오픈소스 엔진.

llama.cpp, ONNX Runtime, MLX를 기반으로 하며, 칩에 따라 백엔드와 양자화 방식을 정합니다. 직접 설정할 필요가 없습니다.

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