반응형 Ollama2 코딩 효율 200% 올리는 Continue.dev 설정과 GPT-4o 로컬 실행 성능 비교 가이드 코딩하다 보면 "이 단순 반복 작업을 언제까지 해야 하나" 싶어 답답할 때가 많으시죠? 유료 구독료는 아깝고, 그렇다고 보안상 외부로 소스 코드를 내보내기도 찝찝한 상황에서 우리는 늘 최적의 대안을 찾게 됩니다.최근 VS Code 오픈소스 확장 프로그램인 Continue.dev와 GPT-4o의 API 조합, 그리고 강력한 성능을 내뿜는 로컬 모델(Llama 3.1 등) 사이에서 고민하는 분들이 부쩍 늘었습니다. 비용 절감과 보안, 성능이라는 세 마리 토끼를 어떻게 잡을 수 있을지 직접 세팅해보고 느낀 점을 상세히 공유해 드릴게요.구독료 아끼려다 내 PC가 고생? 실제 사용 환경 비교우선 어떤 조합이 나에게 맞을지 선택지를 두고 고민해봐야 합니다. 단순히 "최신 모델이 좋다"는 말만 믿고 유료 API만 고.. 2026. 4. 4. Continue Pro Enterprise 온프레미스 LLM 배포 가이드: 보안과 성능을 모두 잡는 로컬 개발 환경 구축법 개발 현장에서 생성형 AI의 비중이 커지면서 코파일럿류의 도구는 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 하지만 기업 단위, 특히 보안이 중요한 프로젝트를 수행하는 팀 입장에서는 소스 코드가 외부 API를 통해 유출될지도 모른다는 불안감을 지우기 어렵습니다. Continue Pro Enterprise는 이러한 페인 포인트를 해결하기 위해 등장한 도구로, 로컬이나 사내 망(On-premise)에 직접 거대언어모델(LLM)을 올리고 이를 IDE와 연결해 사용할 수 있는 강력한 유연성을 제공합니다. 단순히 개인 PC에서 Ollama를 돌리는 수준을 넘어, 팀 단위에서 공유할 수 있는 추론 서버를 구축하고 이를 VSCode나 JetBrains 환경에 이식하는 과정은 생각보다 챙겨야 할 디테일이 많습니다. 인프라 구.. 2026. 3. 17. 이전 1 다음 반응형
