샤오미의 MiMo-V2-Flash는 효율적인 AI 모델 설계에 큰 혁신을 가져왔으며, 전체 파라미터 수는 3090억 개에 달하지만 추론 시에는 150억 개만 활성화됩니다. 이러한 Mixture-of-Experts 아키텍처는 뛰어난 성능을 제공하면서도 로컬 배포를 위한 합리적인 하드웨어 요구사항을 만족합니다. 이 포괄적인 가이드에서는 여러 가지 방법을 통해 MiMo-V2-Flash를 로컬 컴퓨터에서 실행하는 과정을 단계별로 안내합니다.
MiniMax M2를 로컬에서 실행하면 코딩 및 에이전트 작업에 특화된 강력한 AI 모델을 완벽하게 제어할 수 있습니다. API 비용을 피하고 싶거나, 데이터 프라이버시를 보장하며, 특정 요구 사항에 맞춰 모델을 맞춤화하고자 한다면 로컬 배포가 최선의 방법입니다. 이 포괄적인 가이드에서는 모든 단계를 자세히 안내합니다.
MiniMax M2는 뛰어난 사양을 갖춘 고급 오픈소스 언어 모델입니다:
Kimi-K2-Instruct를 로컬에서 실행하는 것은 처음에는 복잡해 보일 수 있지만, 올바른 도구와 절차만 따르면 의외로 간단합니다. 고급 AI 모델을 실험해보고 싶은 개발자이든, 클라우드 API에 의존하지 않고 추론을 완전히 제어하고 싶은 사용자이든, 이 가이드는 전체 과정을 단계별로 안내해 드립니다.
Kimi-K2-Instruct는 Moonshot AI에서 개발한 고급 AI 언어 모델로, 지시사항을 따르는 작업에 최적화되어 있습니다. 채팅 완성 기능을 지원하며 vLLM, SGLang, KTransformers, TensorRT-LLM 등 다양한 추론 엔진에 최적화되어 있습니다. OpenAI 및 Anthropic 스타일 API와 호환되어 기존 도구와 유연하게 통합할 수 있습니다.