<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>LLM on Kelly Dev</title><link>https://kelly-chui.github.io/tags/llm/</link><description>Recent content in LLM on Kelly Dev</description><generator>Hugo</generator><language>en-us</language><lastBuildDate>Sun, 09 Aug 2026 11:08:32 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://kelly-chui.github.io/tags/llm/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>DevOps. 로컬 LLM을 VSCode와 Xcode에서 코딩 에이전트로 사용하기</title><link>https://kelly-chui.github.io/posts/devops-llm-building-a-local-llm-2/</link><pubDate>Sun, 09 Aug 2026 11:08:32 +0900</pubDate><guid>https://kelly-chui.github.io/posts/devops-llm-building-a-local-llm-2/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;a href="https://kelly-chui.github.io/posts/devops-llm-building-a-local-llm-1/"&gt;로컬 LLM 모델을 설치하고&lt;/a&gt; 이어서 로컬 LLM 모델을 Xcode와 VSCode에 연동해보자.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;우선 VSCode에 연결해보고 다음엔 Xcode의 &amp;lsquo;Chat&amp;rsquo; 기능, 최종적으론 OpenCode와 Xcode를 ACP로 연동해서 로컬 LLM을 코딩 에이전트로 이용하려 한다.&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="vscode-연결"&gt;VSCode 연결&lt;/h2&gt;
&lt;h3 id="ollama-익스텐션-설치-및-모델-연동"&gt;Ollama 익스텐션 설치 및 모델 연동&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;Ollama에서 공식적으로 VSCode 익스텐션을 제공한다. 단순히 설치만 하면된다.&lt;/p&gt;
&lt;figure class="media-caption align-center"&gt;&lt;img src="https://kelly-chui.github.io/posts/devops-llm-building-a-local-llm-2/image-001-optimized-image.webp" alt="" loading="lazy" width="480"&gt;
&lt;/figure&gt;
&lt;p&gt;로컬 LLM을 VS Code에서 사용하려면, 빌트인 되어있는 Copilot Chat 기능을 이용해야 한다. Copilot Chat의 UI와 코드 컨텍스트 수집 기능을 사용하고, 실제 응답을 생성하는 언어 모델은 Ollama에서 실행 중인 로컬 모델을 사용할 것이다.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>DevOps. 로컬 LLM 모델 설치하고 UI 붙여보기</title><link>https://kelly-chui.github.io/posts/devops-llm-building-a-local-llm-1/</link><pubDate>Tue, 21 Jul 2026 10:34:39 +0900</pubDate><guid>https://kelly-chui.github.io/posts/devops-llm-building-a-local-llm-1/</guid><description>&lt;p&gt;Codex는 iOS 개발할 때만 사용하고, 다른 작업은 주로 무료 모델로 처리했다.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;code&gt;dev-data-server-light&lt;/code&gt;를 개발할 때는 Cursor를 사용했는데, 개발 도중 사용량이 모두 소진돼 Antigravity로 옮겨야 했다.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;그래서 로컬에서 직접 실행하는 LLM 환경을 찾았고, 생각보다는 쉽게 환경을 구축할 수 있었다., 맥미니에서 만족스럽게 사용하고 있다. 이번 글에서는 맥북 에어에도 같은 환경을 설치한 과정을 정리한다.&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="맥북-에어-사양"&gt;맥북 에어 사양&lt;/h2&gt;
&lt;img loading="lazy" src="https://kelly-chui.github.io/posts/devops-llm-building-a-local-llm-1/image-001-optimized-image.webp#center" width="360"&gt;&lt;h2 id="설치"&gt;설치&lt;/h2&gt;
&lt;h3 id="ollama-설치하고-서버-켜기"&gt;ollama 설치하고 서버 켜기&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;맥에서는 Homebrew로 쉽게 설치할 수 있다.&lt;/p&gt;
&lt;div class="code-theme-github"&gt;&lt;div class="highlight"&gt;&lt;pre tabindex="0" class="chroma"&gt;&lt;code class="language-zsh" data-lang="zsh"&gt;&lt;span class="line"&gt;&lt;span class="cl"&gt;brew install ollama&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&lt;/div&gt;&lt;/div&gt;
&lt;img loading="lazy" src="https://kelly-chui.github.io/posts/devops-llm-building-a-local-llm-1/image-002-optimized-image.webp"&gt;&lt;p&gt;설치가 끝났으면 Ollama 서버를 켜야 한다. Ollama는 단순히 실행하는 앱이 아니라, 서버 형태로 동작한다.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>