집에 노는 게이밍 PC가 있다면 여러분도 이미 준비된 것입니다. 저는 Ollama를 Mac mini m4pro에 설치하여 오픈소스 모델인 Llama 3를 로컬 서버에 띄웠습니다.
Ollama는 복잡한 설정 없이 터미널 명령어 한 줄(ollama run llama3)이면 내 PC를 강력한 AI 서버로 변신시켜 줍니다. 속도요? 최신 GPU를 쓴다면 웬만한 무료 웹 서비스보다 빠릅니다. 무엇보다 데이터가 외부로 유출되지 않으니 프라이버시 보안 면에서도 완벽하죠.
“2026년 AI 시장 전망에 대해 논문을 쓰듯 자세히 설명해줘.” 라고 Test해봤어요!
Mac mini m4pro Ollama Test 중 asitop 화면
🔗 프롬프트 엔지니어링 & ComfyUI 연동
단순히 “김치찌개 그려줘”라고 하면 AI는 엉뚱한 그림을 그립니다. 그래서 n8n을 통해 체계적인 프롬프트 파이프라인을 만들었습니다.
메뉴 분석: Llama 3가 “김치찌개”를 “Spicy Korean Stew, Red color, Tofu…” 처럼 영어 묘사로 변환합니다.
프롬프트 최적화: 이미지 생성 AI가 이해하기 쉬운 태그 형태로 다듬습니다.
이미지 생성: 로컬에 설치된 ComfyUI (Stable Diffusion) API를 호출해 이미지를 뽑아냅니다.
이 모든 과정이 제 방 책상 위에서, 인터넷 연결 없이도(모델 다운로드 후엔) 돌아갑니다.
Admin 페이지에서 이미지 생성할 음식 메뉴 다중 선택 후 N8N Webhook으로 전달 및 n8n에서 comfyui API호출해 결과 업데이트
ComfyUI 이미지 생성
🎓 5일간의 ‘바이브 코딩’ 회고
“내 아이디어만 있다면 AI로 어디까지 개발할 수 있을까?”라는 호기심에서 시작된 이 프로젝트는, MSA, Docker, CMS, SEO, 그리고 Local AI까지 아우르는 종합 기술 세트가 되었습니다.
직접 해보니 ‘바이브 코딩’은 가능했습니다. 물론 AI가 100% 알아서 해주는 것은 아니었습니다. 하지만 개발의 진입 장벽을 낮추고, 아이디어를 현실로 만드는 속도를 비약적으로 높여준다는 것은 확실히 증명된 것 같습니다.
앞으로도 ‘뭐먹지?’는 계속 진화할 예정입니다. 긴 개발기를 읽어주셔서 감사합니다! 전체 코드는 제 개인 서버(MadSe Labs)에서 비밀스럽게 돌아가고 있답니다. 👋
🎨 AI가 그린 100가지 음식 사진 갤러리
로컬 LLM과 n8n이 자동 생성한 고퀄리티 음식 이미지!
‘바이브 코딩’으로 완성된 실제 서비스를 확인해보세요.
