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GitHub, HuggingFace의 최신 AI 오픈소스 프로젝트를 탐색하세요.
Gemma 4 26B-A4B를 약 2GB 메모리 예산으로 애플 실리콘 맥에서 돌리는 Swift + Metal 런타임입니다. MLX나 llama.cpp를 감싼 래퍼가 아니라 이 모델만을 위해 작성된 전용 구현으로, 1.35GB 공유 코어와 FP16 KV 캐시만 메모리에 두고 토큰마다 필요한 전문가를 SSD에서 스트리밍합니다. 덕분에 램 8GB 맥에서도 실행되며, 8GB M2 맥북 에어 기준 초당 5.1~6.3 토큰, 24GB M5 Pro 기준 31~35 토큰이 측정됐습니다. 다만 macOS 26과 Metal 4, Swift 6.2가 필요한 arm64 전용이고 텍스트만 지원하며, 모델 설치에 약 14.3GB의 저장 공간이 듭니다.
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SOTA 기계학습 모델을 위한 오픈소스 모델 정의 프레임워크
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PyTorch로 ChatGPT 스타일 LLM을 처음부터 구현하는 교육용 자료
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