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이 지원 및 팁 문서에서는 홈 서버가 로컬 AI 작업에 적합한지 판단하는 방법을 설명합니다. 메모리 및 VRAM 압박, 모델 저장 경로, Docker 리소스 경쟁, GPU 런타임 감지, 온도 및 전원 경고 신호, AI 파일 접근 경계,...

이 가이드는 로컬 LLM이 올바른 모델 파일과 저장 경로를 사용하고 있는지 확인하는 방법을 설명합니다. 실행 중인 모델 목록, Docker 호스트와 컨테이너 간 마운트, 모델 메타데이터, GGUF 및 양자화 검사, 로그, 활성 모델 상태, 저장 공간 증가,...

이 가이드는 Plex, Jellyfin, Emby 또는 Docker 기반 미디어 서버에서 하드웨어 트랜스코딩이 실제로 작동하는지 확인하는 방법을 설명합니다. 강제 트랜스코드 테스트, 대시보드 신호, 호스트 GPU / iGPU 활동, FFmpeg 로그 경로, 부분 하드웨어 가속, CPU 사용량, Docker...

이 가이드는 공유 가정용 NAS 또는 홈 서버에 로컬 LLM을 안전하게 배포하는 방법을 설명합니다. 모델 저장 경로, Docker 볼륨 매핑, 메모리 및 CPU 제한, 병렬 요청, 모델 선택, 앱 격리, 경고 신호 및 저장소, 백업, 자체...

이 가이드는 가정용 NAS에 GPU를 추가하기 전에 확인해야 할 사항을 설명합니다. 작업 부하 적합성, PCIe 슬롯, 물리적 공간, PSU 여유, 냉각, 드라이버 지원, Docker 접근, 작업 부하 테스트, 그리고 iGPU나 별도의 컴퓨트 같은 더 안전한 대안에...

이 가이드는 작업 유형, 하드웨어 자원 및 실제 영향에 따른 가정용 NAS의 로컬 AI 한계를 설명합니다. OCR, 미디어 분석, RAG, 소형 LLM, GPU/NPU 가속, RAM/VRAM 한계, 경고 신호, 그리고 별도의 AI 서버를 사용해야 할 때를 다룹니다.

이 가이드는 전용 GPU 없이 홈 NAS에서 로컬 AI를 실행할 수 있는지 설명합니다. CPU 추론, RAM 여유 공간, 양자화된 모델, Docker 설정, AI 검색, 오프로딩 패턴, 그리고 핵심 NAS 작업을 방해하지 않고 성능을 테스트하는 방법을 다룹니다.

이 가이드는 가정용 NAS 원격 접속을 위한 VPN, 포트 포워딩, 터널, 리버스 프록시를 비교합니다. VPN 또는 메쉬 VPN이 개인 NAS 접속에 보통 더 안전한 이유, 공개 노출이 허용될 수 있는 경우, 그리고 LAN 외부에서 포트, 장치,...