제한된 로컬 하드웨어(i5, 16GB RAM, 통합 그래픽)에서 Gemma 4를 실행하기 위한 4가지 도구를 비교한 글로, 핵심은 이 도구들이 경쟁 관계가 아니라 **파이프라인 역할 분담** 구조라는 점이다. Unsloth(파인튜닝) → llama.cpp(추론 엔진) → Ollama(서빙 레이어) → LM Studio(데스크탑 UI) 순으로 각각 다른 레이어를 담당한다. 백엔드 개발자 관점에서는 로컬 AI 서빙 스택을 구성할 때 단일 도구 선택이 아니라 **각 레이어의 책임을 분리해 조합하는 아키텍처 사고**가 필요하다는 실무적 시사점을 준다.
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