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Unswarm

여러 로컬 LLM 실행 환경을 하나로 묶어 필요할 때만 자동으로 켜고 끄는 오픈소스 런타임 매니저 겸 프록시.

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In plain words

언스웜은 컴퓨터 한 대에서 여러 개의 인공지능 모델을 마치 콜센터 교환원처럼 관리해주는 오픈소스 도구다.

집에서 그래픽카드 여러 장으로 서로 다른 모델을 굴리다 보면, 모델마다 켜는 방법도 다르고 동시에 몇 개까지 돌릴 수 있는지도 제각각이라 손이 많이 간다. 언스웜은 이런 모델들을 하나로 묶어두고, 요청이 들어오면 필요한 모델만 골라 깨우고 다 쓰면 다시 재워준다. 사용하는 사람 입장에서는 뒤에서 몇 개의 모델이 켜졌다 꺼졌다 하는지 몰라도, 마치 하나의 창구에 모든 모델이 항상 대기하고 있는 것처럼 느껴진다.

다만 언스웜은 모델을 더 똑똑하게 만들거나 학습시키는 도구는 아니다. 이미 잘 돌아가는 여러 모델을 편하게 오가도록 정리해주는 관리자에 가깝다. 대신 작업 도중에 모델을 바꾸면 이전에 처리해둔 내용을 다시 계산해야 해서 속도가 느려지는 단점은 감수해야 한다.

How it shows up in the news

기사에서는 "로컬 LLM 여러 개 자동 전환하는 '언스웜' 공개"처럼, 여러 모델을 자동으로 오가게 해주는 도구로 언급돼요. 언스웜 자체가 새로운 인공지능 모델은 아니고, 이미 있는 모델들의 실행을 순서대로 관리해주는 소프트웨어라는 점을 헷갈리면 안 돼요.

Try it yourself

  1. 깃허브에서 언스웜 저장소를 내려받아 자신의 컴퓨터나 서버에 설치한다.
  2. 평소 쓰던 실행 스크립트나 컨테이너를 언스웜에 하나씩 등록한다.
  3. 어떤 모델들을 동시에 실행할 수 있는지 규칙을 정해둔다.
  4. API 키를 만들어 평소 쓰는 코딩 도구에 언스웜을 하나의 모델 제공처로 등록한다.
  5. 도구에서 모델을 선택해 메시지를 보내면, 언스웜이 필요한 모델을 자동으로 켜서 응답을 스트리밍으로 돌려준다.

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