macOS에서 로컬 LLM으로 OpenClaw 실행하기 – 16–24GB RAM 가이드
새 가이드에서는 macOS에서 로컬 LLM과 함께 OpenClaw를 설정하는 방법을 설명하며, 특히 16~24GB RAM을 장착한 기기를 대상으로 합니다. 작성자는 Qwen 3.5의 양자화 버전을 테스트하여 OpenClaw에 맞게 구성했으며, 모든 것이 제대로 작동하는지 확인할 수 있는 테스트 스킬도 포함했습니다.
설정 개요
- 모델: Qwen 3.5 (양자화) – 16~24GB RAM에 맞추면서 합리적인 추론 능력을 제공하도록 선택했습니다.
- 플랫폼: macOS (16~24GB RAM의 Mac Mini에서 테스트 완료).
- 핵심 단계: OpenClaw가 로컬 모델 엔드포인트(일반적으로 Ollama 또는 llama.cpp를 통해)를 사용하도록 구성합니다. 가이드에서는 특정 구성 파일 수정 방법을 제공합니다.
테스트 스킬
설정을 확인하기 위해 작성자는 로컬 모델을 호출하여 알려진 응답을 반환하는 테스트 스킬을 만들었습니다. 스킬이 올바르게 실행되면 로컬 LLM이 OpenClaw와 완전히 통합된 것입니다.
로컬 LLM을 사용하는 이유
로컬에서 LLM을 실행하면 API 비용과 지연 시간을 피할 수 있고, 코드와 프롬프트를 기기에 보관할 수 있으며, 오프라인에서도 작동합니다. Apple Silicon Mac을 사용하는 OpenClaw 사용자에게 Qwen 3.5와 같은 양자화 모델은 정확성과 메모리 사용 간의 실용적인 절충안입니다.
다음 단계
테스트 스킬이 실패하면 모델 서버(Ollama)가 실행 중인지, OpenClaw 구성이 올바른 URL(http://localhost:11434)을 가리키는지 확인하세요. 필요에 따라 메모리에 맞게 컨텍스트 윈도우 크기를 조정하세요.
📖 전체 소스 보기: r/openclaw
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