블로그 | Patty · 2026. 10. 14.
디바이스 위에서 뛰는 빠른 사적 에이전트, LFM2.5-24B-A2B
AI 엔지니어링 브리핑
LFM2.5-24B-A2B는 전체 지식은 크게 유지하면서 매번 필요한 일부만 계산해 노트북이나 엣지 기기에서 빠르고 안전하게 에이전트를 실행하려는 모델입니다.
문제 & 배경
- 문제 & 배경: 클라우드 기반 에이전트는 반복 호출에 따른 비용과 지연이 크고, 인터넷이 없거나 민감한 문서를 다룰 때 보안 문제가 있어 개인 기기에서 실행하기 어려웠습니다.
기술 & 해결책
- 기술 & 해결책: Mixture-of-Experts 구조로 전체 24B 파라미터 중 토큰마다 약 2B만 활성화하고, 양자화와 로컬 추론 스택을 활용해 도구 호출·코드 생성·다단계 작업을 적은 연산으로 처리하도록 설계했습니다.
교훈 & 주의점
- 교훈 & 주의점: 로컬 실행은 속도·비용·데이터 보호에 유리하지만 전체 모델을 저장할 메모리와 호환되는 실행 환경이 필요하며, 긴 작업에서의 안정성·실제 성능·양자화 영향·라이선스를 반드시 확인해야 합니다.
함께 읽을 글
내용이 비슷해요내용이 비슷한 글을 먼저 보여드려요. 같은 문제나 해결책을 다룬다는 뜻은 아니에요.