코난테크놀로지의 한국형 AI, Konan-LLM-OND 로컬 실행기 | 한국형 AI | KLLM

안녕하세요,

최근 국내에서도 대형 언어 모델(LLM)에 대한 연구와 개발이 활발하게 이루어지고 있으며, 다양한 한국형 AI 모델들이 공개되고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 코난테크놀로지에서 개발한 Konan-LLM-OND 모델을 공개했습니다. 이 모델은 Qwen3-4B-Base를 기반으로 파인튜닝된 한국어 특화 LLM 입니다.

이번 포스팅에서는 Konan-LLM-OND 모델을 로컬 환경에서 직접 실행해보고, 그 성능과 활용 가능성에 대해 살펴보고자 합니다. 

---

반응형

Konan-LLM-OND 란?

Konan-LLM-OND는 코난테크놀로지가 Qwen3-4B-Base 모델을 기반으로 개발한 대규모 언어 모델입니다. 이 모델은 한국어 환경에서의 성능과 효율성을 극대화하기 위해 어휘 확장, 지속적인 사전 학습, 그리고 명령어 미세 조정(supervised fine-tuning) 과정을 거쳐 최적화되었습니다. 주로 한국어를 처리하지만, 영어도 지원합니다.

 

• 코난테크놀로지 허깅페이스 : https://huggingface.co/konantech/Konan-LLM-OND

konantech/Konan-LLM-OND · Hugging Face

 

 

주요 특징

코난테크놀로지 허깅페이스에서 공개된 Konan-LLM-OND 모델의 주요 특징은 다음과 같습니다.

1. 확장된 한국어 어휘 (Expanded Korean Vocabulary)
   • 한국어 토큰을 추가하여 모델의 어휘를 확장했습니다. 이를 통해 한국어 입력에 대한 토큰화 효율을 30% 이상 향상시켰습니다.
   • 결과적으로 기반 모델인 Qwen3보다 더 적은 토큰으로 문장을 처리할 수 있어, 비용 효율성과 처리 속도를 크게 개선했습니다.
2. 지속적인 사전 학습 (Continual Pre-training)
   • 확장된 어휘를 사용하여 대규모 한국어 말뭉치(Corpus)에 대한 추가적인 사전 학습을 진행했습니다.
   • 이 과정은 모델이 한국어를 근본적으로 더 깊이 이해하고, 더 자연스러운 텍스트를 생성하는 능력을 강화했습니다.
3. 명령어 미세 조정 (Supervised Fine-Tuning - SFT)
   • 고품질의 한국어 명령어 데이터셋을 사용하여 모델을 미세 조정했습니다.
   • 이를 통해 모델이 실제 세상의 다양하고 구체적인 과제들을 정확하게 이해하고 실행할 수 있는 능력을 높였습니다.

 

 

라이선스

Konan-LLM-OND 모델은 Qwen3-4B-Base 모델을 기반으로 파인튜닝된 모델이며, 기본 모델과 동일하게 Apache-2.0 라이선스를 따릅니다. Apache-2.0은 매우 자유로운 오픈소스 라이선스로, 상업적 이용은 물론, 수정 및 재배포도 허용됩니다. 단, 모델을 활용할 때에는 라이선스 전문과 저작권 고지를 함께 명시해야 하며, 원 저작자에 대한 표시를 유지해야 합니다. 이러한 조건을 충족하는 한, Konan-LLM-OND 모델은 연구, 제품 개발, 서비스 배포 등 다양한 목적에 유연하게 활용할 수 있는 범용성과 확장성을 갖추고 있습니다.

 

---

모델 실행 가이드

코난테크놀로지 허깅페이스에 공개된 예제를 활용하여 로컬환경에서 간단한 사용 테스트를 진행해보겠습니다.

 

[실행 환경]

• 운영체제 : Windows 11
• python : 3.10.11
• torch : 2.6.0+cu126
• transformers : 4.53.1
• GPU : NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti

 

[모델 다운로드]

아래 코난테크놀로지 허깅페이스에서 Konan-LLM-OND 모델을 다운로드하실 수 있습니다. 아래 이미지에 표시된 파일을 모두 다운로드하여 동일한 디렉토리에 저장합니다.

• 코난테크놀로지 허깅페이스 : https://huggingface.co/konantech/Konan-LLM-OND/tree/main

출처: 코난테크놀로지 허깅페이스 (클릭시 이미지 확대)

 

[패키지 설치]

아래 명령어를 통해 해당 모델을 실행하는 데 필요한 패키지를 설치합니다.

# Windows PowerShell
pip install transformers accelerate
pip install torch==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

 

[코드 작성]

필요한 패키지 설치가 완료되면, 아래와 같이 모델을 실행하기 위한 코드를 작성합니다.

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "Path/to/Konan-LLM-OND"  # Konan-LLM-OND 모델경로 (사용자 환경에 맞게 수정)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)
model.eval()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "대한민국 수도는?"}  # 사용자 프롬프트 입력
]


input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)

with torch.no_grad():
    output = model.generate(
        input_ids,
        max_new_tokens=64,
        do_sample=False,
    )

len_input_prompt = len(input_ids[0])
response = tokenizer.decode(output[0][len_input_prompt:], skip_special_tokens=True)
print(response)

 

[실행 결과]

Konan-LLM-OND 모델을 로컬 환경에서 직접 실행한 결과, 경량 모델임에도 불구하고 전반적으로 빠르고 안정적인 응답 성능을 확인할 수 있었습니다.

간단한 질의에 대해서는 약 9.7GB의 VRAM을 사용하며, 1초 내외의 짧은 시간 안에 간결하고 명확한 답변을 출력하였습니다. 이러한 반응 속도는 일상적인 Q&A나 반복적인 업무 처리에 매우 적합한 수준입니다.

반면, 보다 복잡한 추론이나 긴 맥락을 요구하는 프롬프트에 대해서는 동일한 VRAM을 사용하면서도 약 1분가량의 시간이 소요되었으나, 응답 내용은 전반적으로 정확하고 논리적이며, 맥락을 충분히 반영한 구조화된 형태로 제공되었습니다.

이러한 결과는 Konan-LLM-OND가 단순한 문장 생성에 그치지 않고, 정보 기반의 응답이나 고차원적 사고가 필요한 작업에도 효과적으로 활용될 수 있음을 보여줍니다. 특히, 로컬 환경에서 별도의 서버나 외부 연결 없이도 원활하게 작동한다는 점에서, 프라이버시 보호와 자율적인 AI 응용 개발 측면에서 유의미한 선택지로 평가됩니다.

 

아래는 테스트에 사용된 두 가지 프롬프트와 그에 따른 응답 예시입니다.

• 첫 번째 프롬프트: “대한민국 수도는?”
• 두 번째 프롬프트: “외국인 관광객에게 소개하듯, 서울에 대해 설명해줘.”

실행 결과 (클릭시 이미지 확대)

 

---

 

이번 테스트를 통해 Konan-LLM-OND와 같은 한국형 AI 모델 성능이 점차 좋아지고 있음을 느낄 수 있었습니다. 비교적 적은 자원으로도 빠른 응답성과 안정적인 성능을 보여주는 점은, 로컬 기반 AI 활용의 가능성을 한층 더 넓혀주고 있습니다. 앞으로도 이러한 한국형 AI 모델들이 지속적으로 발전하여, 다양한 분야에서 더욱 실용적이고 신뢰할 수 있는 도구로 자리매김하길 기대합니다.

 

감사합니다. 😊