이녀석을 챗GPT나 제미나이처럼 쓴다면 뭐 저성능도 큰 불편함을 없긴 할건데요..
AI 에이전트라는 목적상 이녀석은 LLM 모델을 써서 컴터한테 이것저것 시키는 포지션인거고 오픈클로를 제대로 쓰려면 결국 어느 정도의 PC 성능도 받쳐줘야 하네요.
예를 들어 네이버페이 구매내역 확인. 이런 명령 줄 때 오픈클로가 브라우저 띄우고 페이지 들어가서 구매내역 일일이 확인해서 알려주는 구조라 사람이 답답함을 느낄 정도의 저성능이라면 오픈클로도 페이지 안 뜨는 것처럼 오해하거나 안그럼 길게 대기하면서 작업하라고 해야하고 결국 결과값 받는 데 오래 걸리게 되죠..
저같은 경우 PDF 학습시킬 때 오픈클로가 OCR을 돌릴 때가 있어서이 때는 PC 성능에 의해 작업 시간이 결정된다고 알려주더군요. 그 밖에 파일 인코딩 작업 같은 걸었을 때도 당연히 GPU 써야 하니 이런 작업들 돌릴려면 결국 일정 성능 이상은 나와줘야 하죠..
한 줄 결론: 너무 저성능이면 인터넷으로 뭐 하는것부터 힘들어할 수 있슴다 ㄷㄷㄷ
메인: 맥미니 M1 (8/512) - 지금 PDF 학습하느라 딴 걸 못해서 이것만 하는 중
서브: 라이젠 5 7530U 베어본 (32/1024) - 파일 작업, MP4 → MKV 변환, 메인이 못하는 거 대신 하는 중
영상: 라이젠 3 3200 + 1060 (16/512) - 이건 MPG → MP4 인코딩 할 때만 사용
M4 깡통 정도는 쓰는게 좋겠군요.
신품에서 고르라면 M4 깡통이 하한선이긴 합니다. 그리고 x64 윈도우들은 뭘로보나 답이 없죠;;; (소음+전기가..)
그나마 현실적인 대안이 NUC같은 베어본 정도긴 하고 저도 7530U 베어본 쓰고는 있는데 전력은 생각만큼 많이는 안 씁니다만 (피크 치면 5~60W 수준이고 일상적인 작업은 10~30W 수준) 펜소리에서 답이 안 나오죠 ㄷㄷㄷ
x64 들은 상시 키는 것도 아니고 필요할 때만 켰었는데 1060 단 놈은 앞으로도 계속 그렇게 써야하지만 7530 베어본은 M1이 학습할 떄까진 이놈이 자잘한 일들 대신 해줘야 해서 거실로 옮겨놓고 상시가동 중입니다
성능에 한계가 있겠죠?
암만 성능이 좋아도 오픈클로가 폰 안의 브라우저나 앱을 제어하지 못하면 아무 의미가 없게 되죠 ㄷㄷㄷ