자신만의 Siri를 클라우드 없이 로컬 및 온디바이스로 구축하기

• LLM API와 클라우드에 의존하지 않고, 온디바이스에서 실행되는 개인 음성 비서를 직접 만드는 방법
• 이 비서는 자연어를 이해하고, 개인 함수 호출을 수행하며, 오직 로컬에서 작동하므로 완전한 프라이버시 보장이 가능함
• 이를 위해 LLaMA 3.1 모델을 LoRA 방식으로 미세조정하고, Whisper를 활용해 음성을 텍스트로 변환한 뒤, 이를 명령어로 해석해 기기에서 직접 실행함
• 프로젝트는 데이터셋 생성 → 파인튜닝 → 음성 인터페이스 연결 → 테스트 및 배포로 구성되며, 각각을 다루는 5부작 무료 미니 강좌로 제공됨
• “온디바이스 실행 = 단순”이라는 오해를 경계하며, 로컬에서도 MLOps적 사고와 철저한 품질 관리가 필수임을 강조

왜 로컬 음성 비서를 지금 만들어야 할까?

• ChatGPT와 대화는 유용하지만, 단순한 명령까지 클라우드에 보내야 할까?
• 내 디바이스에 모델이 직접 설치되어 있다면 속도, 프라이버시, 제어권 모두 확보 가능
• 특히 의료, 법률, 사내툴 등 민감한 환경에서 유용함

전체 아키텍처 개요

프로젝트 구성 요소

1. 음성 인식 (Whisper) → 텍스트로 변환
2. LLM (LLaMA 3.1) → 명령어 해석
3. 함수 실행기 → lock_screen() 같은 실제 기능 실행

Part 1: 아키텍처와 MLOps 사고방식

로컬에서도 MLOps가 필요한 이유

• 모델 드리프트, 프롬프트 변화, 데이터셋 신뢰성, 디버깅 로깅 부족 문제 존재
• “로컬만으로 충분하다”는 생각은 위험하며, 체계적 접근이 필요함

온라인 개발 vs 오프라인 실행

• 개발(파인튜닝, 데이터 생성)은 클라우드에서 진행, 실행은 로컬에서 동작
• 이 과정을 명확하게 분리하고 체계적으로 관리하는 것이 MLOps의 핵심

데이터셋 생성 (Dataset Generation Flow)

• 단순한 프롬프트 수집이 아닌, 정형화된 함수 호출 패턴과 대화형 요청 구조 설계
• 다양한 표현, 의도, 실패 케이스를 포괄하는 고품질 데이터셋 생성

핵심 포인트

• lock_screen() → “화면 잠가줘”와 같은 다양한 자연어 표현을 포함
• 자동 검증 엔진을 통해 출력이 의도한 형태인지 확인

파인튜닝 (Instruction Tuning for Function Calling)

• 정확한 명령 매핑을 위한 소형 모델(SFT 방식) 미세조정
• Unsloth, W&B, GGUF 포맷 추출 등 실무 도구 활용

목표

• LLaMA 3.1 8B를 로컬에서 동작 가능한 4bit 모델로 전환
• Raspberry Pi까지 타겟 가능한 경량화 추구

모델 연결 및 실제 실행

• Whisper로 음성 입력을 텍스트로 변환
• Fine-tuned LLM이 명령어를 해석
• 로컬 API 함수 실행기(lock_screen(), get_battery_status() 등)와 연결

결과

• 실시간 음성 비서 동작 가능
• 네트워크 불필요, 개인정보 유출 없음, 완전한 사용자 제어 가능

오프라인 단계에서의 리스크 관리

• 다양한 디바이스, OS에서 테스트 필요
• 로깅 시스템 구축 필수 (opt-in 형태로 수동 제출)
• 정식 배포 전 스트레스 테스트 및 사용자 피드백으로 문제 조기 포착

향후 계획

• 다음 강의에서는 함수 호출용 데이터셋 생성 실습을 진행
• 자연어 명령 → API 호출 매핑을 학습하는 전용 데이터셋을 구조적으로 구축
• 스크래핑 금지, 오직 프롬프트 기반 시뮬레이션 및 자동 검증 데이터만 사용

결론

• 로컬 AI 시스템은 단순하지만 안정성과 품질은 더 높은 수준의 관리가 요구됨
• 클라우드 로그, 핫픽스에 의존하지 않기 때문에 더 높은 신뢰성과 책임감 필요
• 이를 위해 MLOps적인 사고방식과 구조적 설계를 처음부터 적용해야 함

“프라이버시 중심, 로컬 우선의 진짜 AI 비서를 만드는 시대가 왔다”
다음 편에서는 실제 명령어-함수 매핑용 데이터셋 생성 실습을 시작함.