카나나 VRAM 가이드와 로컬 배포 대안 정리

카나나 플래그 파라미터와 모델 라인업, VRAM 요구치, 로컬 배포 대안, 비용 최적화와 오류 해결 팁을 한 번에 정리했다. Flag·Essence·Nano의 역할 차이와 한국형 벤치마크 포인트까지 핵심만 담아 티스토리·워드프레스에 바로 붙여 넣기 좋게 구성했다

카나나 플래그 파라미터는 대규모 모델 버전(Flag)의 파라미터 규모와 구성 정보를 뜻하며 공개 자료 기준 약 32.5B급으로 설명된다. 같은 패밀리로 중간급 Essence, 경량 Nano가 존재하며 한국어 중심 작업에서 비용 대비 성능을 추구한다. (arXiv)

Kanana Flag·Essence·Nano 차이 정리

모델	파라미터 규모	공개 여부	주요 용도	제공 형식
Flag	32.5B(공개 자료 기준)	제한적	대규모 서비스·고난도 추론	사내/파트너 중심
Essence	9.8B(공개 자료 기준)	제한적	범용 서비스 실사용 적합	사내 적용
Nano	2.1B(공개 자료 기준)	공개	로컬·연구·프로토타이핑	모델 가중치 배포

파라미터·VRAM 추정치 한눈에 보기

모델/정밀도	권장 VRAM(추정)	메모	추론 배치
Flag FP16	80GB 이상	가중치·활성 포함 여유 권장	1
Flag INT8	40~48GB	양자화로 메모리 절감	1
Flag INT4	20~28GB	품질 저하 가능성	1
Nano FP16	12~16GB	단일 고급 GPU 권장	1~2
Nano INT8	8~10GB	소비자급 GPU 가능	1~4
Nano INT4	6~8GB	로컬 테스트 용이	2~4

로컬 배포 가능 시나리오와 대안

Flag은 공개·배포 제약으로 로컬 사용이 어렵다. 로컬 테스트는 Nano 위주로 진행하고, 필요 시 서버급 GPU로 Essence/Flag API 연계를 고려한다. 사내 온프레미스 환경은 모델 샤딩·CPU 오프로딩과 혼합 정밀도(bfloat16/FP16)로 메모리 압력을 낮춘다. 공개 문헌의 단계별 사전학습·깊이 업스케일링·프루닝·지식 증류 같은 최적화 맥락은 운영 효율화에도 참고된다. 카나나 모델 기술 보고서

비용 최적화 전략과 추론 효율

추론 단가는 파라미터 크기·정밀도·배치·컨텍스트 길이에 좌우된다. 장기 서비스는 Nano/Essence로 다단 구성(경량 라우팅 → 복잡 질의만 상위 모델)과 KV 캐싱, 토큰 압축(Paged Attention류)로 비용을 낮춘다. 프롬프트 정규화·시스템 프롬프트 재활용·답변 길이 상한으로 토큰 낭비를 줄인다. 관련 연구·보고서는 고품질 데이터 필터링과 단계별 사전학습의 비용 효율을 강조한다. (arXiv)

VRAM 부족 오류 해결 가이드

로컬·서버에서 VRAM 부족이 발생하면 다음 순서로 대응한다

정밀도 하향: FP16 → bfloat16/INT8/INT4로 전환
오프로딩: GPU·CPU·디스크 혼합(device_map=”auto”)
샤딩: 다중 GPU에 레이어 분산
배치/토큰 축소: batch=1, max_new_tokens 제한
양자화 라이브러리: 8bit/4bit 로더 사용, 품질 검증 필수
경량 대안: Nano 사용 후 중요 요청만 상위 모델로 라우팅

배포·활용 옵션 한눈에 보기

환경	장점	한계	적합 모델
로컬 PC	데이터 보안·저비용	VRAM 한계	Nano
온프레미스 서버	지연 짧음·맞춤 최적화	초기 투자·운영 복잡	Nano/Essence
클라우드 API	즉시 확장·관리 용이	호출 단가·정책 의존	Essence/Flag
경량 서버리스	간헐 트래픽 경제적	콜드 스타트	Nano

KMMLU·한국어 벤치마크 포인트

한국어 지식·추론 능력 평가는 KMMLU 같은 벤치마크로 파악하며, 카나나는 한국어 중심 작업에서 경쟁력을 목표로 설계됐다. 실제 적용에서는 도메인별 사내 평가셋과 함께 정확도·지연·비용을 공동 지표로 관리하는 것이 성능 체감에 유리하다.

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