오픈소스가 코딩까지 잘한다구요? Qwen2.5-coder:32b를 당장 사용해 보기

 최근 Qwen2.5-Coder:32B라는 이름의 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM)이 코딩 커뮤니티에서 핫하게 떠오르고 있어요. 이 모델이 왜 주목받고 있는지, 또 우리 같은 일반 사용자가 어떻게 써먹을 수 있는지 저와 함께 살펴봐요. 👀✨

 

 

 

Qwen2.5-Coder:32B는 뭐가 특별할까?

먼저 이 모델의 핵심 특징을 요약하면 아래와 같아요:

특징	설명
규모	32B 파라미터! 🤯 요즘 핫한 언어 모델들과 비교해도 손색없는 크기예요.
코딩 능력	GPT-4, Claude 3.5 Sonnet보다 뛰어난 코딩 실력으로 평가받고 있어요.
오픈소스	상업적 사용도 가능한 오픈소스 라이선스를 제공하니, 개발자들이 마음껏 활용할 수 있어요.
다국어 지원	영어와 중국어를 비롯한 다양한 언어를 지원합니다. (근데 솔직히 한국어 지원은 글쎄... 🫤)

특히 코딩 능력은 프로그래머들에게 단비 같은 소식이에요. 자잘한 디버깅부터 함수 작성까지 막강한 도움을 줄 수 있으니까요.

 

 

 

 

 

Ollama에서 사용하는 방법: 손쉽게 로컬에서 실행하기

Ollama는 로컬에서 AI 모델을 쉽게 실행할 수 있도록 도와주는 툴인데요. 이걸 활용하면 Qwen2.5-Coder:32B를 바로 써먹을 수 있어요.

1. Ollama 설치
   설치 안 되어 있다면 공식 사이트를 참고하거나 아래 명령어로 설치할 수 있어요:
2. brew install ollama
3. 모델 실행
   설치 후 터미널에서 아래 명령어를 입력하면 끝!이걸 실행하면 모델이 다운로드되고, 대화형 인터페이스에서 질문을 입력할 수 있어요. 예를 들어, “Python으로 피보나치 수열 계산하는 함수 만들어줘” 같은 거요. 🚀
4. ollama run qwen2.5-coder:32b

 

 

 

 

 

Hugging Face에서 활용하기: 파워 유저를 위한 방법

Hugging Face에서도 이 모델을 사용할 수 있는데, 파이썬 환경에서 쉽게 모델을 불러올 수 있어요. 아래 코드를 참고하세요:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 토크나이저와 모델 로드
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-32B-Coder", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-32B-Coder", trust_remote_code=True).cuda()

# 대화 예제
response, history = model.chat(tokenizer, "Write a Python function to calculate the Fibonacci sequence", history=None)
print(response)

위 코드는 Hugging Face의 transformers 라이브러리를 활용한 건데요. GPU 환경에서 실행하면 더 빠르게 결과를 받을 수 있어요.

 

 

 

Qwen2.5-Coder:32B를 어디에 활용할 수 있을까?

솔직히 말하면 이 모델은 단순히 코드 짜주는 도우미를 넘어 다양한 프로젝트에 활용할 수 있어요. 예를 들어:

1. 디버깅 보조: 복잡한 버그를 한 줄로 요약하거나, 해결 방법을 제안할 수 있어요.
2. 코드 리뷰: 작성한 코드의 개선점을 알려줄 수 있죠. 특히 신입 개발자들에게 유용!
3. 자동화: 반복적인 업무를 스크립트로 자동화하는 데 큰 도움을 줄 수 있어요.

 

 

 

 

이 모델, 진짜 믿을 만할까?

저는 이 모델의 오픈소스 라이선스와 접근성을 높이 평가해요. 하지만 단점도 있어요:

• 한국어 지원 부족: 한국어 관련 코딩 문서를 요청하면 뭔가 부족한 답변을 받을 가능성이 높아요.
• 리소스 문제: 32B 모델이니만큼 GPU 메모리 사용량이 어마어마해요. 일반 노트북으로는 실행이 어려울 수도 있어요.

그래도 Ollama처럼 쉽게 로컬에서 실행할 수 있는 옵션이 있다는 건 큰 장점이에요. 만약 본인의 컴퓨터 성능이 좋지 않다면, 7b이나 3b 모델을 써도 좋아요.

 

 VS Code 에는 Continue라는 Extension이 있어요. 그리고 로컬 PC에 설치된 Ollama의 Qwen2.5-coder를 autoCompletion에 이용할 수 있어요. 따로 web ui나 open ui 등을 설치 하지 않아도 copilot 과 같은 기능을 로컬 PC에서 무료로 자유롭게 사용할 수 있어요.

 

 

 

 

 

마무리하며

 우리 같은 개발자에게 Qwen2.5-Coder:32B는 꿈의 도구가 될 수도 있어요. 하지만 완벽하지는 않으니, 이 모델을 사용할 때는 적절히 활용하고 비판적으로 접근하는 게 중요해요. 💡

 

 요즘 "AI가 인간 개발자의 자리를 대체할까?"라는 이야기가 많이 나오는데, 제 생각엔 이건 그냥 "스티브 잡스의 아이폰 발표 이후 생겼던 두려움 같은 거" 같아요. 이 모델은 도구일 뿐, 우리 손으로 쓰기 나름이죠. 😉 거기다.. 무료잖아요? 일단 로컬 PC의 스펙이 되는 만큼의 qwen2.5 coder를 설치하셔서 사용해 보세요!