LLM Wiki + 로컬 LLM을 아이폰에서? 옵시디언+Tailscale 실전 인사이트
관심사 유튜브 채널 전일 영상 번들로 수집한 YouTube 자료. 채널: 배움의 달인 (AI·자동화), 게시: 2026-06-10 20:30 KST.
핵심 메타데이터
- URL: https://www.youtube.com/watch?v=Rb_T1i3scfI
- Video ID:
Rb_T1i3scfI - Channel: 배움의 달인 (AI·자동화)
- Raw: 2026-06-10-yt-rb-t1i3scfi-llm-wiki-로컬-llm을-아이폰에서-옵시디언-tailscale-실전-인사이트
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설명
🎯 로컬 LLM을 맥북 한 대에만 갇혀 쓰고 계신가요? Tailscale + Alda AI 웹으로 아이폰·맥미니·맥북에어에서 동시에 옵시디언 Second Brain에 접속하는 실전 방법을 보여드립니다. 구독료 0원, 보안 걱정 없이 나만의 AI를 어디서든 쓰세요. 📌 이 영상에서 배우는 것: • Alda 플러그인으로 1,460개 노트·11,763개 엔티티 세컨드브레인 구축 • OMLX + Qwen 3.6 로컬 LLM으로 노트
TRANSCRIPT
이 알다 웹은 저는 모바일에서도 활용 가능할 수 있도록 만들어 놨거든요. 제 맥북 프로에 있는 로컬 LM을 제 모바일 아이폰으로 활용할 수 있는 거죠.이 맥니에 로그인 한다라는 것은 다른 디바이스에서도이 알다라는 플러그인을 활용할 수 있다라는 단증이겠죠. 탈리 스케일로 지금 들어와 있고요. 아이디에 디바이스들이 네트워크 디바이스들이 이렇게 연결이 되어 있죠. 제 아이폰과 맥북에 맥니 어 1460개의 노트 그리고 어 11763개의티 그다음에 개념 그리고 어 거의 17,000개 정도의 그 노트 연결이 되어 있는 어 하나의 저의 저만의 세컨드 브레인이라고 생각하시면 될 거 같고요. 배움의 달인이 엔티가 나오고 배움의 달인에 대한 유키지를 보면 로컬 LLM을 하나의 디바이스 로컬 LLM이 설치되어 있는 하나의 디바이스에서만 활용할 수 있는 것이 아니라 내 다른 디바이스에서도 동시에 활용할 수 있다라고 생각하시면 좋을 것 같아요. 배우매단인 구독자 여러분 안녕하세요. 배우메단인 김문정입니다. 많은 분들께서 로컬 LLM에 관심을 많이 가지고 계신 것 같고요. 저 역시 최근에는 로컬 LL에 가장 많은 시간을 투자하면서 연구를 하고 있습니다. 어, 많은 분들께서 저에게 어, 로컬 LM이 왜 필요하고 로컬 LM을 도대체 어떻게 사용하고 있느냐라는 질문을 많이 해 주시는데요. 그래서 제가 로컬 LRM을 어떻게 쓰고 있는지 가장 대표적인 사례를 어, 공유해 드리려고 합니다. 그 첫 사례는 전에 플러그인 알다라는 플러그인을 함께 공유해 드린 적이 있는데요. 그 알다라는 플러그인을 단순히 옵시디언 플러그인으로 사용하지 않고 어 탈리 스케일이라는 어 프로그램을 이용을 해서 다양한 디바이스에서 제이 알다라는 플러그인 즉 저의 옵시디언 지식 노트를 로컬 AI와 로컬 LM과 연결시켜서 활용하고 있거든요. 그 부분 한번 시현을 해 드리면 여러분들께서이 로컬 LM의 활용성에 대해 조금 인사이트를 얻지 않을까 싶습니다. 어 백문이 불려 의견이고요. 하나씩 시연을 보여 드리도록 하겠습니다. 지금 보고 계신 어 프로그램이이 제가 전에 소개시켜 드렸던 저의 플러그인 제가 개발한 플러그인 어 LM 미키죠. lmq와 관련돼서 제가 소개시켜 드렸던 그 알다라는 플러그인의 대시보드입니다. 음,이 대시보드의 핵심은 저의 노트들을 인덱싱을 시켜서 지금 현재 약 어 1,60개의 노트 그리고 어 11,763개의 엔티 그다음에 개념 그리고 어 거의 17,000개 정도의 그 노트 연결이 되어 있는 어 하나의 어 저의 저만의 세컨드 브레인이라고 생각하시면 될 거 같고요. 어,이 저의 노트를 기반으로 해서가 필요한 것들을 어, 묻고 또 컨텐츠를 재생산을 할 수 있는 하나의 도구라고 생각하시면 될 거 같아요. 어, 조금 더 업데이트를 해서 뭐 질문도 할 수 있고 이제 강의안을 뽑을 수도 있고요.이 보고서를 뽑을 수도 있겠습니다. 그리고 어 여기서 나온 어떤 결과물은 자동으로 또다시 노트로 어 만들어져서 어 또다시 축적되어지는 데이터가 축척되어지는 하나의 어 순환 구조를 만들어 줬고요.음 음, 또다시 어떤 노트가 제 퀄리티에 맞지 않을 때, 저의 요구 사항에 맞지 않을 때는 AI가 로컬 LLB 스스로 이제 셀프 이볼빙스 스스로 수정이 가능하도록 어, 지금 노력을 하고 있고 아직까지도 개발 단계에 있다라고 보시면 됩니다. 어, 그 당시에는 제가 어, MLX로 서버로 활용을 했었는데 최근에 소개시켜 드렸던 OMLX 구조로 지금 수정을 해서 바꿨고요. 음. 단순하게 이런 질문을 하나 넣어 보면이 친구가 즉 제 세컨드 브레인이 어 출처를 찾고 여기서 답변을 주는 그런 구조라고 생각하시면 될 거 같아요. 단순히 AI하게 묻는게 아니라 제 노트가 하나의 지식 체계가 돼서 그 지식 체계를 바탕으로 한 어 답변을 준다라고 보시면 될 거 같아요. 어 지금 결과가 나왔고요. 지금 제가 제 노트에서 도메인을 가로 질러서 등장하는 개념을 어 정리해 달라고 얘기했는데 뭐 베이즈 정리라는 내용들 뭐 셀프 이보ing 제가 최근에 가장 어 관심을 두면서 핵심적으로 연구하고 있는 부분이거든요. 그다음에 한네스 엔지니어링도 나오고요. 그다음에 어 이런 내용들이 나오고 이제 근거도 예 나오게 됩니다. 근데 여기 보면 좋음과 별로임이 있잖아요. 만약에 이제 좋다라고 하면 저의 그 세컨드 베인이라는 사용자가 어떠한 답변 형식과 어떠한 그 퀄리티의 어 결과물을 만족스러워 했는지 이제 학습을 시키는 겁니다. 네. 그리고 실으면 별로임이라고 눌러 주면 만약에 별로임이라고 누르면 개선 답변을 만들 수 있게도네 해 놨습니다. 이렇게 만들어진 답변은 자동으로 저의 로컬 여기에 보시면 파일명에 새로운 노트가 만들어졌죠. 네. 이런 식으로 하나하나 질문과 어떤 그 결과물이 저의 노트에 쌓이는 구조를 만들고 있고 그 구조들이 또다시 연결되고 인덱싱이 되면서 지식 체계가 어 좀 더 공고해지는네 그런음 생태계라고 해야 지식 생태계라고 해야 되나요? 저만에 그런 것들을 어 꿈꾸고 있습니다. 그리고 여기서 활용하고 있는 모든 AI는네 로컬 LM 형식으로 활용이 되고 있다라고 보시면 될 거 같아요. 그래서 여기 인덱싱이 되고 그래프들도 저의 어 그 엔티티들이 이제 다 보이는 그런 형식이로네 만들어 놓고 있습니다. 여기 보시면 뭐 여기에 뭐 배움의 달인이라고 치면 배움의 달인인 엔티가 나오고 배움의 달인에 대한 위키지를 보면 어 배움의 달인이라는 엔티 결과가 나오고 이제 팩트들이 하나씩 축척되어 있다라는 것을네 보실 수 있죠. 이거는 하나의 뭐 LM 위키의 형식이었던 것이고 여기서 좀 더 나가서 이제 정말로 필요한 거는 저희가 이제 한네스 엔지니어링에 대해서 요즘 많이 공부를 하고 있고 그 나름의 철학을 보면서 결국에는이 지식 구조가 쌓이는 것이 아니라 결국에 셀프 이볼빙이 되면서 좀 더 발전되고 초개인화된 하나의 지식 체계 세컨드 브레인이 되어야겠다라는 어 목표를 갖고 지금 연구하고 있다라고 보시면 됩니다. 어 그런데 이런 저만의 세컨드 브레인이 어 이동성이 좀 떨어진다라는 단점이 있죠. 뭐 구체적으로 말씀을 드린다면이 알다라는 대시보드를 열어야지만 제가 활용이 가능해요. 즉 제 맥북이나 다른 노트북 안에서 어이 플러그인을 열어야지만 이게 활용이 가능해서 조금 아쉽더라고요. 구체 뭐 갑자기 떠올랐을 때 어 뭐 질문을 한다거나 아니면 어떤 생성된 노트들을 제가 다시 한번 재확인하고 싶을 때가 있는데 어 그런 부분이 조금 아쉬워서 제가 생각을 했던 건이 탈리스케일이라는 도구를 활용을 해서 다양한 저의 디바이스 안에서이 알다라는 하나의 어 프로그램 플러그인을 활용할 수 있으면 어떨까? 그리고 이제 그것을 웹 UI 방식으로 활용할 수 있으면 정말 편하겠다라는 생각이 들었거든요. 흔히 말하는 어플리케이션으로 만들어 줘도 너무 좋겠고요. 그래서 그것을 구축을 했습니다. 그걸 여러분들께 어 이것도 가능하다라는 것을 보여 드리려고 합니다. 일단이 옵시디언은 끄겠습니다. 어, 지금 보이시는이 화면은 제 맥니 저희 집에 있는 제 맥니고요. 맥니에 로그인을 한번 해 보도록 하겠습니다. 즉이 맥니에 로그인 한다라는 것은 다른 디바이스에서도이 알다라는 플러그인을 활용할 수 있다라는 어 반증이겠죠. 탈리 스케일로 지금 들어와 있고요. 탈리 스케일은 여기 보시면 저의 아이디에 디바이스들이 네트워 디바이스들이네 이렇게 연결이 되어 있죠. 제 아이폰과 맥북 에어와 맥니 그리고 지금 현재 촬영하고 있는 맥북 프로 즉네 개의 디바이스가 하나의 계정으로 연결이 되어 있고 제 맥북 프로로 띄운이 알다 웹이라는 서버가 다양한 저의 모든 디바이스에서 하나의 서버 경로로 서버 주소로 활용이 가능하다라는 겁니다. 그래서 제가 맥북 프로에다가 옵시디엄 플러그인을 열지 않았 않고 그냥 저희 그 맥니에 있는 혹은 제 맥북 에어에 있는 디바이스로 맥북 에어 디바이스로 알다 웹을 띄어서 활용을 할 수 있는 거죠. 시현을 한번 보여 보리겠습니다. 어 여기서 내가 옵시 기초 강의를 하려고 하는데 어 강의 주제 다섯 개만 추천해 줘. 네. 이렇게 있습니다. 그리고 전송 누르면 지금 이거는 제 맥니에서 돌아가고 있는 알다 웹이라고 생각하시면 돼요. 그리고 맥미니에서는 제 옵시디언 맥북 프로에 있는 옵시디언 노트를 기반으로 한 내용을 답을 주는 거죠. 그리고 여기에 사용되고 있는 LM은 QN 3.6 로컬 LM이 되는 겁니다. 즉 로컬 LLM을 하나의 디바이스 로컬 LLM이 설치되어 있는 하나의 디바이스에서만 활용할 수 있는 것이 아니라 모바일이나 다른 디바이스 나의 계정 내 다른 디바이스에서도 동시에 활용할 수 있다라고 생각하시면 좋을 것 같아요. 만약에 작은 팀이라면 그 작은 팀을 하나의 서버로 연결시켜서 같은 데이터를 바탕으로 한 팀만의 LM을 만들 수 있는 거죠. 어, 결과물이 나왔습니다. 그래서 여기 보시면 뭐 마크다운 기반 연결 노트와 뭐 PKM을 만들어 봐라는 내용이 나오고 뭐 그렇죠. 그래프뷰로 보는 지식 네트워크, 에이전트 연동과 라그, llm 미키 구축 이런 것들이 저의 노트에 연관지어져서 나오는 거라고 보시면 될 것 같습니다. 여기에 보시면 저의이 답변에 사용된 근거로 사용된 노트들이네 보이고 있습니다. 또한이 로컬 LRM 그 자체도 활용할 수 있거든요. 제가 지금 OMLX 서버를 연결이 되어 있고 여기에 Q앤과 엔비디아, 다윈이 세 모델은 어 제 맥북 프로에 설치되어 있는 로컬 LM입니다.이 로컬 LM을 맥미니에서도 활용할 수 있게 되는 거죠. 한번 인사해 볼까요? 하면은이 내용을 어 체포처럼 그냥 일반적인 LM처럼 활용할 수 있다라고 보시면 될 거 같아요. 답변을 하죠. 안녕하세요. 무엇을 도와드릴까요? 거라고 나옵니다. 그래서 뭐 어 초등학교 선생님이음 현충위를 맞아서 어 가정 통신문을 보내려고 하는데 초안 작성해 줘라고 보내 보겠습니다. 나오고 여기에네 초안이 나옵니다. 초안이 나오면 이것을 복사해서 활용할 수 있겠죠. 즉 로컬 LRM으로도 구독하지 않고 로컬 LM으로도 어느 정도의 작업은 충분히 가능하다. 그리고이 로컬 LRM을 아까도 말씀드렸지만 작은 팀 단위로 구축을 한다라면 어 아주 중요한 데이터베이스를 옵시디언에 하나의 디바이스에 설치해 두고 아이 아마 맥민이나 맥 스튜디오가 가장 적절할 것 같거든요. 그렇게 24시간 켜져 있는 서버처럼 활용을 하고 거기에 중요들을 둔 다음에 뭐 탈리 스케일이나 다른 방식으로 어 팀원들의 디바이스와 연동시켜서 그 디바이스 안에서 활용이 가능하도록 해 준다면 어 그 팀만의 혹은 그 작은 조직만의 전용 로컬 LM 연구용 LRM을 구축을 할 수도 있는 겁니다. 어,이 알다 웹은 저는 모바일에서도 활용 가능할 수 있도록 만들어 놨거든요. 이것은 지금 제 아이폰에 어, 미러링 되어 있는 모습이라고 보시면 될 거 같고요. 여기 보시면 확대가 안 되지만 알다 웹이라는 하나의 그 어, 웹은 지금 제가 만들어서 바로 가기 버튼을 만들어 놓은 거거든요. 그래서 클릭을 딱 하시면 이런 식으로 알다이 모바일에서도 열리는 겁니다. 지금 모바일화 돼서 이렇게 나오는 거고요. 교사들을 위한 AI 강의를 준비하려고 해 AI 시대 교육과 관련한 강의이고 2두시간 정도 진행할 거야. 강의 초안을 작성해 줘 라고. 제 아이폰 아이폰에 있는 웹으로 어 진행을 해 보겠습니다. 그러면이 아이폰에 있는 로컬 LRM이 아니라 제 맥북 프로에 있는 로컬 LRM을 즉 알다 웹을 제 모바일 아이폰으로 활용할 수 있는 거죠. 네. 그렇게 제 맥북 프로만 항상 켜져 있는 상태라면 저는 어디서든지 저의 알다웹 알다라는 플러그인 저의 세컨드 브레인을 활용할 수 있게 되는 겁니다. 동시에이 알다라는 플러그인은 로컬 LM으로 활용되기 때문에 어떠한 비용도 물론 전기세는 들겠죠. 비용이 들지 않게 됩니다. 특히 저 같은 경우에는 어 별다른 뭐 보안 관련된 문서가 그렇게 많지 않지만 어 연구를 하시거나 어떤 비즈니스 하시는 분들은 보완이 되게 중요한 부분들이 있을 수 있잖아요. 그런 문서들도 역시 어 모바일을 활용해서도 충분히 사용할 수 있게 되는 거죠. 여기 보면 저의 노트를 기반으로 한 저의 옵시디언 노트를 기반으로 한 AI 시대 교육에 대한 어 강의한 초안이네 작성이 된 것을 보실 수 있습니다. 즉 저는 제 아이폰으로도 로컬 LLM을 활용할 수 있습니다. 오늘 영상 어떠셨나요?이 이 로컬 LM을 활용하는 방법은 정말 다양하고 또 그 가능성은 무궁무진한 거 같습니다. 또 그 다양성만큼이나 로컬 LLM이 필요한 이유도 다양한 것 같고요. 어 저는 현재 이런 방식으로 로컬 LM을 활용을 하고 있고이 부분을 좀 더 고도화시키기 위한 노력을 어 계속하고 있습니다. 어, 로컬 LRM을 꼭 그 안에 하나의 디바이스에서 활용하는 것이 아니라 어, 나의 데이터베이스와 로컬 LM이 연결되어 있는 하나의 나만의 LRM 서비스를 다양한 나의 디바이스에서 활용할 수 있다라는 점을 알려 드렸고요. 어,이 부분을 차관을 하셔서 어, 구독자 여러분들의 각자의 필요성에 맞는 로컬 LM을 한번 구상해 보시는 것도 좋을 것 같습니다. 오늘 영상 여기까지 하고요. 어 다음에 더 좋은 영상으로 찾아오도록 하겠습니다.