실행 프로그램과 확장
완전 오프라인 로컬 AI 구축: 에어갭 설치와 업데이트 절차
인터넷 선을 뽑는 것보다 업데이트 경로를 설계하는 일이 더 중요합니다
완전 오프라인 환경은 모델만 복사해서 끝나지 않습니다. 런타임1과 의존성, 해시, 라이선스, 업데이트와 되돌리기까지 한 묶음으로 준비해야 합니다.
반입 묶음에 모델 외의 파일을 함께 넣습니다

내부 환경에서는 네트워크 없는 재설치까지 시험합니다
이미 설치된 캐시에 기대지 않도록 깨끗한 환경에서 시작합니다. 모델 로딩, 첫 요청, 재부팅 뒤 자동 시작, 로그 저장, 장애 복구를 외부 통신 없이 확인합니다.
문서 RAG4를 함께 운영한다면 임베딩 모델과 색인 도구도 반입 묶음에 포함합니다. 외부 텔레메트리와 업데이트 확인 기능은 끄고, 실패했을 때 사용자 화면에 내부 경로가 노출되지 않는지도 봅니다.

업데이트는 교체보다 나란히 설치합니다
새 모델이나 런타임을 기존 환경 위에 덮어쓰지 않습니다. 새 버전을 별도 경로에 설치하고 같은 평가 질문과 성능 시험을 통과한 뒤 서비스 포인터만 전환합니다.
문제가 생기면 이전 버전으로 되돌릴 수 있어야 합니다. 체크포인트뿐 아니라 설정, 프롬프트, 색인 버전, 드라이버 조합도 함께 보존해야 같은 상태를 복구할 수 있습니다.

운영 기록은 내부에서 완결되게 만듭니다
누가 어떤 버전을 반입했고 언제 검증했는지, 어떤 데이터에 접근했는지 남깁니다. 로그에는 원문 전체 대신 요청 식별자와 오류 단계만 남기는 등 기밀 수준에 맞는 보존 규칙을 정합니다.
오프라인이라는 이유만으로 안전한 것은 아닙니다. USB 반입, 관리자 계정, 로컬 도구 실행 권한이 새로운 공격 경로가 될 수 있으므로 최소 권한과 반입 승인 절차를 함께 운영합니다.
용어 각주
런타임 — 프로그램이 실행될 때 필요한 기능을 제공하는 소프트웨어 환경입니다. 로컬 AI에서는 모델을 실행하는 엔진을 가리키기도 하며, GPU 런타임 라이브러리와 완성된 서빙 앱은 서로 다른 구성요소입니다.
본문으로 돌아가기체크포인트 — 학습된 모델의 가중치 등을 저장한 파일입니다. 같은 모델 계열도 버전이나 용도에 따라 다른 체크포인트를 쓸 수 있습니다.
본문으로 돌아가기GPU — 많은 계산을 병렬로 처리하는 프로세서입니다. AI 모델 실행에서는 모델 계산을 맡습니다.
본문으로 돌아가기검색 증강 생성 — 질문과 관련된 자료를 검색해 모델 입력에 보태고 답변을 생성하는 방식입니다. 검색 범위와 자료 품질은 구현에 따라 다릅니다.
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