16GB 맥북에서 oMLX 프리징 없이 돌리는 메모리 할당 설정
makedream9 Mei 2026
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컴퓨터/소프트웨어
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애플 실리콘 맥은 CPU와 GPU가 메모리를 공유합니다. 로컬 LLM을 무턱대고 실행하면 시스템 전체가 멈추는 이유입니다. 특히 16GB 모델에서 LLM이 가용 자원을 전부 점유하면 VS Code나 웹 브라우저가 버벅거리기 시작합니다. oMLX를 단순한 실행기가 아니라 실제 개발 도구로 쓰려면 OS가 숨 쉴 구멍부터 만들어야 합니다.
로컬 LLM 프로세스가 RAM을 무한정 쓰도록 두면 안 됩니다. macOS 커널과 IDE 언어 서버가 사용할 최소한의 여유 공간이 필요합니다. oMLX 구동 시 max-process-memory 플래그를 사용해 상한선을 강제로 그어야 합니다.
--max-process-memory 0.65 옵션을 붙입니다. 16GB 모델 기준 약 5.6GB를 시스템용으로 남겨두는 설정입니다. 8GB 모델이라면 이 값을 0.5까지 낮추고 3B 이하 모델을 써야 합니다.oMLX를 터미널에서만 쓰는 건 반쪽짜리 활용입니다. VS Code 확장 프로그램인 Continue를 연결해 실제 코딩 흐름에 태워야 합니다. 이때 무거운 모델 하나에 모든 걸 맡기지 말고, 용도에 따라 모델을 분리하는 게 핵심입니다.
config.json에서 provider를 openai로, apiBase를 http://localhost:8000/v1로 지정합니다. 대화형에는 7B~9B 모델을 쓰더라도, tabAutocompleteModel 항목에는 qwen2.5-coder-1.5b-mlx 같은 경량 모델을 따로 할당합니다.oMLX는 메모리가 부족하면 KV 캐시를 SSD로 보냅니다. 그런데 시스템 루트 볼륨에 이 작업이 반복되면 I/O 부하가 커지고 장기적으로 SSD 수명에 좋지 않습니다. APFS 컨테이너 기능을 써서 AI 작업용 공간을 물리적으로 격리하는 편이 현명합니다.
AI_Storage라는 이름의 APFS 볼륨을 추가합니다. 예약 크기를 20GB로 잡아 용량을 확보한 뒤, oMLX 실행 시 --paged-ssd-cache-dir /Volumes/AI_Storage/cache 옵션으로 경로를 고정합니다.MLX 기반 도구들은 파이썬 의존성 충돌이 잦습니다. pip로 이것저것 설치하다 보면 기존 프로젝트 환경이 망가지기 일쑤입니다. Rust로 만든 패키지 매니저 uv를 쓰면 이 문제를 깔끔하게 해결합니다.
curl -LsSf [https://astral.sh/uv/install.sh](https://astral.sh/uv/install.sh) | sh로 uv를 설치한 뒤, uv venv --python 3.12로 독립 환경을 만듭니다. 이후 uv pip install omlx[mcp]를 입력해 필요한 라이브러리를 한 번에 설치합니다.oMLX는 llama.cpp보다 전력 효율이 높고 생성 속도도 빠르지만, 제어하지 않으면 시스템 자원을 독식합니다. RAM의 40%는 OS에게 양보하고 SSD I/O를 격리하는 설정만으로도 충분히 쾌적한 로컬 AI 개발 환경을 만들 수 있습니다. 수치상의 벤치마크보다 내 맥북이 버티는 실질적인 설정값이 훨씬 중요합니다.