Ollama 기반 에어갭형 로컬 합성 데이터 생성기 공개된다
원문 제목 — I built an air-gapped, local-first synthetic data generator powered by Ollama
📄 전문 번역
안녕하세요 여러분. 테스트 환경이나 파인튜닝 파이프라인을 구축할 때 데이터 현실성과 프라이버시 사이의 균형이 큰 난제다. 내부 또는 고객의 실제 데이터를 클라우드 엔드포인트에 붙여넣는 것은 GDPR, KVKK 규정 등 컴플라이언스 리스크가 매우 크다. 이를 완전 오프라인으로 해결하고자 AI Synthetic Data Studio를 만들었다.
100% 오프라인·에어갭: Ollama를 통해 로컬 하드웨어에서 구동되며 어떤 데이터도 컴퓨터 밖으로 나가지 않는다. 결정론적 규칙과 품질: 다단계 검증, 정규식 제약, 컬럼 간 상관 규칙을 강제해 LLM 환각을 방지한다.
신뢰성: 960개 이상의 자동화 검증 테스트가 이를 뒷받침한다. 오픈코어·이중 라이선스: 연구, 취미, 개인 테스트 용도로는 PolyForm Noncommercial 라이선스 아래 무료이며, 상용 배포와 서명된 감사 보고서에는 19달러 영구 Pro 라이선스를 제공한다.
코드를 확인해 로컬에서 직접 실행해 보고 저장소를 통해 의견을 나눌 수 있다. 로컬 프롬프트 체이닝, 스키마 파싱, 엣지 케이스에 대한 피드백을 기다린다.
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🔍 루키 분석
테스트 환경 구축과 파인튜닝 파이프라인에서 프라이버시와 컴플라이언스 부담을 줄이려는 목적으로, Ollama 기반 로컬 LLM을 활용하는 합성 데이터 생성 도구가 공개됐다. LLM의 환각 가능성을 고려해 생성 결과를 다단계 검증, 정규식 제약, 컬럼 간 상관 규칙으로 걸러내는 구조가 특징이다. 비상용 용도는 무료 라이선스로 풀고 상용 배포는 유료 Pro 라이선스로 묶는 오픈코어 모델을 채택했다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
이런 도구야말로 로컬 LLM이 실무 환경에서 실제로 유용하다고 느끼게 만드는 물건이다. 대부분의 합성 데이터 도구는 여전히 외부로 데이터를 보내거나 API 키가 필요한데, 진짜로 오프라인을 유지하는 것은 드물다. 모델이 혼란스러울 때 규칙을 무시하지 않도록 컬럼 간 상관 규칙을 어떻게 처리하는지 궁금하다. 다른 프로젝트의 정규식 제약에서도 그런 현상을 본 적이 있다. LLM이 아무거나 출력하고 들키지 않기를 바라는 경우가 있었다.
좋은 말과 훌륭한 피드백에 감사한다. 프롬프트 지침에만 의존하는 것의 한계를 정확히 짚었다. 방치하면 로컬 모델은 복잡한 스키마에서 반드시 환각하거나 흐려진다. 이를 해결하기 위해 로컬 LLM을 최종 권위가 아니라 엄격히 의미 생성기로 취급한다. 출력은 결정론적 검증 샌드박스를 거치며, 컬럼 간 규칙(관계형 범위나 논리 제약 등)과 스키마 수준 제약이 프로그램적으로 행 단위로 검증된다. 추론 수준에서 적용 가능한 경우에는 이를 함께 활용한다.