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맥미니 AI 워크로드: 통합 메모리 32GB 자원 경합 관리

개발 파이프라인을 맥미니에서 굴린 지 반년째다. 로컬에서 무검열로 자료를 조사하고 수집하는 파이프라인, 소위 '리서치 스택'을 24시간 돌리는 게 목표였다.SearXNG와 LM Studio 위에 relay-bot, 자동요약, 그리고 65K 컨텍스트를 소화하는 Qwen 35B 같은 로컬 LLM을 얹어 쓰는 구조다.내 맥미니 M1은 기본 32GB 통합 메모리 모델이다. 공식 가이드나 커뮤니티에서는 "시스템 RAM 8GB 정도 여유만 있으면 된다"는 식의 이야기를 자주 봤다.통합 메모리의 효율성 덕분에 VRAM 부족 문제는 덜할 거라 나름 자신했다. 처음엔 괜찮았는데, 왜 망가졌을까? 🤕처음엔 잘 돌아가는 듯했다. Qwen 35B 모델을 LM Studio에 띄워두고 우리 research-collector-s..

AI·로컬 LLM 10:40:59
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직접 겪고 씁니다 — 맥미니 한 대로 자동화·AI·홈서버를 굴리며 남기는 시행착오 기록

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AI 파이프라인, 가짜 SSD, SOCKS5 프록시, 컨텍스트 길이, 클리셰 제목, macOS 자동화, automoney, 영상 싱크, qwen, 리소스 경합, faststart, ASM2464, ai 제목 생성, 티스토리 자동 발행, LLM, 통합 메모리, userspace-networking, 삼성 990 pro, 동영상 검증, AI 영상 복원,

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