iPhone에서 Gemma 2B 로컬 구동 사례: 516MB RAM으로 캘린더 자동화 구현

요약

한 개발자가 온디바이스 AI의 효율성을 테스트하기 위해 iPhone에서 로컬 모델을 구동하는 파이프라인을 구축했다. llama.cpp(b10075)를 활용해 Gemma-2B 양자화 GGUF 모델을 구동했으며, mmap을 통해 모델 가중치를 디스크에서 페이징하여 활성 RAM 사용량을 약 516MB 수준으로 억제했다. 해당 환경에서 초당 약 21.6 토큰의 생성 속도를 기록하며 iOS 캘린더 작업(EventKit)을 오프라인에서 성공적으로 수행했다. 온디바이스 LLM 구축 시 메모리 점유 문제로 인한 OS의 강제 종료나 발열 스로틀링을 효과적으로 회피할 수 있는 실증 사례를 보여준다. 이는 모바일 환경에서 안정적인 로컬 에이전트 개발을 위한 기술적 가능성을 제시한다.

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