핵심 요약
- 교체 가능한 모델 레이어: 클라우드 API와 로컬 Ollama / vLLM 모두 설정할 수 있습니다.
- 캐릭터 / 대화 유형별로 할당——민감한 것은 로컬로, 복잡한 것은 클라우드로.
- 모두 로컬로 전환하고 외부 동기화를 끄면 완전히 오프라인으로 만들 수 있습니다.
1단계: 클라우드 모델 API 설정
설정에서 클라우드 모델 API 키(OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek 등)를 입력합니다. 클라우드 모델은 보통 품질이 높고 시작하기 쉬워, 복잡한 작업이나 최상의 성능이 필요한 캐릭터에 적합합니다.
2단계: 로컬 모델(Ollama / vLLM) 연결
자기 머신이나 로컬 네트워크에서 Ollama나 vLLM을 실행하고, 그 로컬 엔드포인트를 Enclave의 모델 설정에 입력합니다. 로컬 모델 추론은 네트워크 밖으로 나가지 않아 프라이버시에 민감한 대화에 적합하며 API 비용도 들지 않습니다.
3단계: 캐릭터 / 상황별로 모델 할당
캐릭터나 대화 유형별로 서로 다른 모델을 지정합니다. 민감하고 사적인 대화는 로컬 모델로, 더 강한 능력이 필요한 작업은 클라우드로 보냅니다. 극한의 프라이버시를 원한다면 모든 모델을 로컬로 전환하고 실세계 동기화를 끄면 시스템 전체가 완전히 오프라인이 됩니다.
자주 묻는 질문
Enclave는 어떤 대형 언어 모델을 지원하나요?
Enclave의 모델 계층은 완전히 교체 가능합니다. OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek는 물론 로컬 Ollama / vLLM도 모두 구성할 수 있습니다. 캐릭터마다 다른 모델을 사용할 수도 있어 상황과 비용에 따라 자유롭게 배분합니다.Enclave를 완전히 오프라인으로 실행할 수 있나요?
가능합니다. 모델 계층을 로컬 Ollama / vLLM으로 교체하고 현실 세계 동기화를 끄면, 시스템 전체가 외부로 어떤 요청도 보내지 않고 당신의 기기에서 완전히 오프라인으로 작동합니다 — 어떤 약속에도 의존하지 않는 가장 강력한 프라이버시 보장입니다.Enclave를 셀프 호스팅하려면 무엇이 필요한가요? GPU가 필요한가요?
반드시 GPU가 필요하지는 않습니다. 클라우드 모델 API(OpenAI, Anthropic 등)를 사용한다면 Docker를 돌릴 수 있는 평범한 서버나 가정용 머신으로 충분합니다 — 추론은 클라우드에서 이루어지고, 본 기기는 앱과 데이터베이스만 실행합니다. 로컬 모델(Ollama / vLLM)로 오프라인 추론을 하려는 경우에만 그에 맞는 VRAM과 연산 능력이 필요합니다.
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