Local LLM Study

로컬에서 LLM을 실행하고, 명령어와 로그를 통해 동작을 확인하는 학습 기록입니다.

설치 결과에서 출발해 서버 구조, 토큰 생성, 메모리 할당으로 범위를 넓혀 갑니다.

학습 순서

글	학습 내용
1주차 — Homebrew & Ollama	설치와 첫 대화, 서버·Runner 생명주기, LLM 추론 원리, Context별 KV Cache·Compute Buffer 비교
2주차 — Python으로 로컬 LLM 챗봇 만들기	uv 기반 Python 개발 환경, Ollama API 연동, 스트리밍 응답, 대화 기록 관리 및 Prompt Cache 분석

각 주차의 글 안에서 실습 → 심화 1단계 → 심화 2단계 → 심화 3단계 순서로 읽을 수 있습니다.