로컬 모델을 사용한 OpenClaw에서 맞춤형 이미지 분석 기술 구축
한 개발자가 API 비용 없이 완전히 무료인 로컬 도구만을 사용하여 OpenClaw용 맞춤형 이미지 분석 스킬을 만드는 과정을 문서화했습니다.
설정 및 초기 어려움
개발자는 Windows 11에서 Ubuntu WSL을 통해 OpenClaw를 실행하며 Ollama를 LLM 백엔드로 사용합니다. WebUI의 이미지 처리에 한계를 발견했는데, 업로드 폴더를 만들었지만 시스템이 파일 정보만 읽을 수 있고 이미지 내용을 분석할 수는 없었습니다. 이로 인해 유료 API 솔루션(Claude, Gemini, OpenAI)이나 하드웨어 구매를 넘어선 대안을 모색하게 되었습니다.
솔루션 개발
context7mcp를 설치한 후, 로컬 언어 모델을 평가하고 Qwen2.5 VL을 선택했습니다. 내장 스킬을 사용한 초기 시도는 모델 이름 수용 문제와 Ollama 통합 문제에 직면했습니다. 돌파구는 체계적인 테스트를 통해 찾았습니다: API 호출을 통해 이미지를 Ollama로 전송하고, 응답을 읽으며, 이 과정을 처리하는 bash 및 Python 스크립트를 모두 만드는 방식이었습니다.
구현 세부사항
- 환경: Ubuntu WSL이 설치된 Windows 11
- LLM 백엔드: Ollama
- 선택한 모델: Qwen2.5 VL
- 통합 방법: Ollama에 대한 API 호출
- 생성된 스크립트: Bash 및 Python 버전
이 맞춤형 스킬은 OpenClaw에 기본적으로 등록되며 "이 이미지를 분석해줘" 또는 "이 사진을 봐줘"와 같은 명령어로 호출되어 상세하고 정확한 응답을 반환합니다. 개발자는 향후 더 작은 Qwen3/3.5VL 모델을 사용한 개선이 성능을 더욱 향상시킬 수 있다고 언급했습니다.
여러 번의 재설치와 불완전한 오픈소스 도구에 대한 좌절감을 포함한 어려움에도 불구하고, 개발자는 이 경험을 "자체 수정 및 자체 개선이 가능한 유기체"를 만드는 것이라고 묘사하며, OpenClaw의 맞춤형 스킬 개발 잠재력에 여전히 감탄하고 있습니다.
📖 Read the full source: r/openclaw
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