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GGUF(Georgi Gerganov Unified Format)는 대규모 언어 모델(LLM)을 효율적으로 저장하고 배포하기 위한 파일 형식으로, 특히 CPU 기반 환경에서의 추론을 최적화하도록 설계되었습니다. 

CPU에서 활용 가능한 GGUF 모델은 다음과 같습니다:

• Llama 2: Meta AI에서 개발한 LLM으로, GGUF 형식으로 변환되어 CPU 환경에서도 효율적으로 동작합니다. 

• Llama 3: Llama 2의 후속 버전으로, GGUF 형식을 통해 CPU 기반 추론이 가능합니다.

• Mistral 7B: 7억 개의 매개변수를 가진 모델로, GGUF 형식으로 제공되어 CPU에서의 사용이 최적화되어 있습니다.

• Mixtral 8x7B: Mistral 모델을 기반으로 한 변형 모델로, GGUF 형식을 통해 CPU에서 효율적으로 실행할 수 있습니다. 

• GPT-2: OpenAI에서 개발한 모델로, GGUF 형식으로 변환되어 CPU 환경에서 활용 가능합니다. 

• BERT: 자연어 처리 작업에 널리 사용되는 모델로, GGUF 형식을 통해 CPU 기반 추론이 가능합니다.

• Flan T5: 텍스트 변환 작업에 특화된 모델로, GGUF 형식으로 제공되어 CPU에서의 사용이 최적화되어 있습니다.

이러한 GGUF 형식의 모델들은 llama.cpp와 같은 C/C++ 기반의 추론 엔진을 사용하여 비교적 낮은 사양의 컴퓨팅 자원에서도 효율적으로 동작합니다. 예를 들어, 4비트 양자화 모델(q4)은 CPU와 7-8GB의 RAM 환경에서도 추론이 가능합니다. 

또한, llama-cpp-python과 같은 Python 바인딩 패키지를 활용하면 Python 환경에서도 이러한 GGUF 모델을 활용할 수 있습니다. 

이러한 GGUF 형식의 모델들은 CPU 기반 환경에서의 추론을 최적화하여, 다양한 애플리케이션에서 효율적인 자연어 처리 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.