맥에서 AI 구독료 없이 원고 작성하기

매달 나가는 구독료 0원 만들기

AI 서비스에 매달 20달러씩 내는 프리랜서라면 일 년에 240달러가 사라집니다. 클라우드에 원고를 올리는 순간 내 비즈니스 아이디어는 서비스 업체의 학습 데이터로 쓰일 위험이 있습니다. 내 컴퓨터에서 직접 돌리면 구독료는 0원이 되고 데이터는 밖으로 나가지 않습니다.

우선 Ollama 공식 사이트에서 설치 파일을 내려받아 실행하십시오. 그다음 Fluid Voice를 설치하고 시스템 권한 설정에서 마이크와 접근성 권한을 켭니다. 이제 인터넷을 끄고도 음성이 텍스트로 변환되는지 확인하십시오. 비행기 안에서도 네트워크 연결 없이 100ms 내외의 반응 속도로 글을 쓸 수 있습니다.

마이크 설정으로 입력 속도 높이기

macOS 시스템 설정에서 소리를 누르고 입력 탭을 엽니다. 마이크 입력 게인을 70%로 고정하십시오. 소리가 너무 작으면 인식이 안 되고 너무 크면 노이즈가 섞입니다.

Fluid Voice 설정에서 오른쪽 옵션 키를 전역 단축키로 정하십시오. 홀드 투 스피크 모드를 켜야 합니다. 키를 누르는 동안에만 음성을 인식하고 손을 떼면 즉시 텍스트가 입력됩니다. 에디터를 마우스로 클릭할 필요 없이 커서가 있는 곳에 바로 글이 찍힙니다.

파이썬으로 텍스트 정제하기

받아쓰기는 필러나 오타가 섞이기 마련입니다. 3B 모델인 llama3.2:3b를 활용해 문법을 교정하면 1초도 안 되어 깔끔한 문장이 나옵니다.

다음 스크립트를 작성해 로컬 서버로 호출하십시오.

import requests
import json

def clean_text(text):
    url = "http://localhost:11434/api/generate"
    payload = {
        "model": "llama3.2:3b",
        "prompt": f"다음 텍스트에서 문법 오류를 수정하고 필러를 제거해: {text}",
        "stream": False
    }
    response = requests.post(url, json=payload)
    return response.json()['response']

이 코드를 실행하면 오타 수정과 포맷팅에 매일 30분씩 쓰던 시간이 사라집니다.

하드웨어 리소스 최적화 루틴

Apple Silicon에서 큰 모델을 여러 개 띄우면 RAM이 부족해 컴퓨터가 느려집니다. 16GB RAM 환경이라면 llama3.2:3b 모델을 4비트 양자화 상태로 써야 시스템이 버벅거리지 않습니다.

~/Library/LaunchAgents/ 경로에 ollama_env.plist 파일을 만들고 환경 변수를 고정하십시오. OLLAMA_NUM_CTX를 4096으로 설정하면 긴 글도 무리 없이 처리합니다. 모델 저장 경로는 시스템 디스크가 아닌 외장 SSD로 심볼릭 링크를 걸어두십시오. 이렇게 하면 장기적으로 시스템 성능을 유지하면서도 데이터 보안을 지키는 1인 작업 환경이 완성됩니다.

매달 나가는 구독료 0원 만들기

마이크 설정으로 입력 속도 높이기

파이썬으로 텍스트 정제하기

받아쓰기는 필러나 오타가 섞이기 마련입니다. 3B 모델인 llama3.2:3b를 활용해 문법을 교정하면 1초도 안 되어 깔끔한 문장이 나옵니다.

다음 스크립트를 작성해 로컬 서버로 호출하십시오.

import requests import json def clean_text(text): url = "http://localhost:11434/api/generate" payload = { "model": "llama3.2:3b", "prompt": f"다음 텍스트에서 문법 오류를 수정하고 필러를 제거해: {text}", "stream": False } response = requests.post(url, json=payload) return response.json()['response']

이 코드를 실행하면 오타 수정과 포맷팅에 매일 30분씩 쓰던 시간이 사라집니다.

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