최근 인공지능 기술의 발전은 우리 삶 곳곳에 놀라운 변화를 가져오고 있습니다. 특히, 거대 언어 모델(LLM)은 텍스트 생성, 번역, 요약 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주며 그 가능성을 입증하고 있죠. 하지만 LLM을 활용하기 위해서는 고성능 컴퓨팅 자원과 막대한 비용이 필요하다는 단점이 존재합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 로컬 환경에서 LLM을 구동하고, 이를 마이크로컨트롤러(MCU)와 연동하여 사용하는 방법에 대한 관심이 높아지고 있습니다.
저 역시 이러한 흐름에 발맞춰 로컬 LLM과 MCU 통신 실험에 뛰어들었습니다. 개인적으로 LLM에 대한 관심이 높았고, 작은 MCU를 활용하여 LLM의 기능을 제어하고 싶다는 아이디어를 실현해보고 싶었거든요. 처음에는 막막했지만, 차근차근 자료를 찾아보고 코드를 작성하면서 조금씩 가능성을 확인해 나갈 수 있었습니다. 이 글에서는 제가 로컬 LLM과 MCU 통신을 실험하면서 겪었던 과정과 결과를 공유하고, 앞으로의 발전 방향에 대해 이야기해보고자 합니다.
로컬 LLM 환경 구축
가장 먼저 로컬 환경에 LLM을 구축하는 것이 중요했습니다. 저는 Hugging Face Transformers 라이브러리와 PyTorch를 사용하여 LLM을 로컬 PC에 설치했습니다. 모델은 비교적 가벼운 편에 속하는 GPT-2를 선택했는데, 이는 MCU와의 통신 실험에 집중하기 위함이었습니다. 물론 더 강력한 성능을 가진 모델을 사용하고 싶었지만, 제 PC의 사양과 실험 목적을 고려했을 때 GPT-2가 적합하다고 판단했습니다.
모델을 다운로드하고 필요한 환경 설정을 마친 후, 간단한 텍스트 생성 테스트를 진행했습니다. 예상대로 GPT-2는 훌륭한 문장 생성 능력을 보여주었고, 저는 로컬 LLM 환경 구축에 성공했다는 확신을 얻을 수 있었습니다.
MCP 통신 프로토콜 선택
다음 단계는 로컬 LLM과 MCU 간의 통신 프로토콜을 선택하는 것이었습니다. 다양한 옵션 중에서 저는 시리얼 통신(UART)을 선택했습니다. UART는 간단하고 널리 사용되는 통신 방식이며, MCU에서 쉽게 구현할 수 있다는 장점이 있습니다. 물론 SPI나 I2C와 같은 다른 통신 방식도 고려해볼 수 있지만, 초기 실험 단계에서는 UART가 가장 적합하다고 판단했습니다.
UART 통신을 위해 저는 파이썬의 PySerial 라이브러리를 사용했습니다. PySerial을 사용하면 PC에서 시리얼 포트를 통해 데이터를 송수신할 수 있습니다. MCU 측에서는 Arduino IDE를 사용하여 UART 통신 코드를 작성했습니다. 두 장치 간의 통신 속도와 데이터 형식을 일치시키는 것이 중요하며, 이를 위해 꼼꼼하게 설정을 확인했습니다.
데이터 송수신 구현
UART 통신 설정이 완료된 후, 실제로 데이터를 송수신하는 코드를 작성했습니다. PC에서 LLM에 텍스트를 입력하면, 해당 텍스트가 UART 통신을 통해 MCU로 전송됩니다. MCU는 수신된 텍스트를 처리하고, 필요한 경우 LLM에 다시 데이터를 전송하여 응답을 받습니다. 응답받은 데이터는 다시 PC로 전송되어 화면에 출력됩니다.
처음에는 데이터가 제대로 전송되지 않거나 깨지는 문제가 발생하기도 했습니다. 하지만 꾸준히 코드를 수정하고 디버깅하면서 문제점을 해결해 나갈 수 있었습니다. 특히, 데이터의 인코딩 방식과 통신 속도를 정확하게 설정하는 것이 중요했습니다.
LLM 제어 및 활용
데이터 송수신이 안정적으로 이루어지자, 이제 LLM을 실제로 제어하고 활용하는 단계로 넘어갔습니다. 저는 MCU를 사용하여 LLM의 텍스트 생성 길이나 스타일을 제어하는 기능을 구현했습니다. 예를 들어, MCU에서 특정 명령을 보내면 LLM은 짧은 문장을 생성하고, 다른 명령을 보내면 긴 문장을 생성하도록 설정할 수 있습니다.
또한, LLM을 활용하여 간단한 챗봇 기능을 구현해보기도 했습니다. MCU에서 질문을 보내면 LLM은 질문에 대한 답변을 생성하고, 답변을 다시 MCU를 통해 PC로 전송합니다. 물론 LLM의 성능이 제한적이기 때문에 완벽한 챗봇은 아니지만, 간단한 질문에 대해서는 어느 정도 답변을 제공할 수 있었습니다.
향후 발전 방향
로컬 LLM과 MCU 통신 실험은 아직 초기 단계이지만, 앞으로 발전시켜 나갈 가능성이 무궁무진하다고 생각합니다. 우선, 더 강력한 성능을 가진 LLM을 사용하여 챗봇의 답변 품질을 향상시키고 싶습니다. 또한, MCU에 센서를 연결하여 센서 데이터를 LLM에 입력하고, LLM이 센서 데이터를 기반으로 상황을 판단하고 적절한 조치를 취하도록 하는 기능을 구현해보고 싶습니다.
예를 들어, MCU에 온도 센서를 연결하고, LLM이 온도를 기반으로 에어컨을 제어하거나, 습도를 기반으로 가습기를 제어하는 기능을 구현할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 LLM은 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어, 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템으로 발전할 수 있을 것입니다.