모델 관리 · 글 10편모델 관리
  1. Model Hub 한눈에 보기
  2. 온라인 제공업체 연결하기
  3. 로컬 모델 설치와 관리
  4. Vibe CLI Proxy로 CLI 도구의 모델 쓰기
  5. Model Matchmaker로 시작 모델 고르기
  6. 이미지 생성 모델 설정하기
  7. Insights로 토큰 사용량 보기
  8. 고급 모델 파라미터 살펴보기
  9. Thinking Effort로 추론 강도 조절하기
  10. Context Explorer로 메모리와 컨텍스트 미리 계산하기

이 글에서 다루는 것Msty Studio에서 모델을 연결하고 받고 정리하는 곳인 Model Hub의 구성과 기본 작업 순서를 정리합니다.

Model Hub가 하는 일

Model Hub는 Msty Studio에서 모델과 관련된 일을 모아 둔 곳입니다. 온라인 제공업체를 연결하는 일, 로컬 모델을 받는 일, 모델 후보를 비교하는 일, 모델 동작을 조정하는 일을 모두 여기서 합니다.

예를 들어 보고서 초안은 내 PC의 로컬 모델로 쓰고, 긴 문서 요약은 온라인 모델에 맡기고 싶다면 두 종류의 모델을 모두 Model Hub에서 준비합니다. 그다음 대화 화면에서 그때그때 골라 씁니다.

여는 방법

사이드바에서 Model Hub를 누르거나 Command Palette에서 엽니다.

기본 작업 순서

공식 문서는 대부분의 사용자가 다음 순서로 모델을 준비한다고 안내합니다.

  1. 사이드바나 Command Palette에서 Model Hub를 엽니다.
  2. 온라인 제공업체를 연결하거나, 로컬 모델을 설치하거나, 둘 다 합니다.
  3. 서비스와 모델을 받는 진행 상황을 Model Hub 배지에서 확인합니다.
  4. 기본 모델과 용도 태그를 정합니다.
  5. 필요하면 모델 파라미터를 조정하거나 프리셋을 적용합니다.

Model Hub의 구성

구역 하는 일
Model Providers 온라인 제공업체와 그 모델을 연결하고 관리합니다
Local Models Ollama, MLX, Llama.cpp로 돌리는 모델을 찾고, 설치하고, 가져오고, 관리합니다
Model Squad 작업 종류별로 선호하는 모델을 지정합니다
Model Matchmaker 필요에 맞는 모델을 단계별로 추천받습니다
Cost Calculator 온라인 모델 사용 비용을 추정합니다
VRAM Calculator 로컬 모델이 내 하드웨어에 들어가는지 추정합니다
Context Explorer 컨텍스트 창과 토큰 사용량이 대화에 미치는 영향을 익힙니다

Model Squad, Cost Calculator, VRAM Calculator는 이 개요 페이지에 한 줄 설명만 있고, 자세한 사용법은 공식 문서에 설명이 없습니다.

온라인 모델과 로컬 모델

Msty Studio가 쓰는 모델은 두 종류입니다.

종류 설명 이럴 때 씁니다
Online Providers API 키로 연결하는 호스팅 모델 설치 없이 바로 쓰고 싶고, 서버 관리를 업체에 맡기고 싶을 때
Local Models 내 컴퓨터에 설치해 돌리는 모델 개인정보 통제, 오프라인 사용, 성능 조정을 직접 하고 싶을 때

각각의 자세한 방법은 온라인 제공업체 연결하기와 로컬 모델 설치와 관리에서 다룹니다. 어떤 모델부터 써야 할지 모르겠다면 Model Matchmaker를 씁니다.

받는 중인 항목 확인하기

모델이나 로컬 서비스를 설치하는 동안에는 사이드바의 Model Hub 아이콘에 활동 배지가 표시됩니다.

  • 배지를 누르면 Model Hub로 돌아갑니다.
  • 진행 중인 로컬 설치와 원격 설치의 개수를 볼 수 있습니다.
  • 설치 목록 패널을 열어 진행 상황을 확인하거나 설치를 취소할 수 있습니다.

매일 쓰기 좋게 정리하기

기본 모델 정하기

대화 화면의 모델 선택 목록에서 별 아이콘을 누르면 그 모델이 기본 모델이 됩니다.

이름 바꾸기

Model Hub나 대화 화면의 모델 선택 목록에서 편집 아이콘을 누르면 제공업체와 모델의 이름을 바꿀 수 있습니다. 모델 이름이 길고 비슷해서 헷갈릴 때 “회의록 요약용”처럼 알아보기 쉬운 이름을 붙여 두면 편합니다.

용도 태그 정하기

용도 태그(purpose tag)는 각 모델이 무엇을 잘하는지 분류하는 표시입니다.

태그 뜻
Text 일반적인 글 생성과 이해
Coding 코드 생성, 분석, 디버깅
Tools Toolbox(MCP)를 통한 도구·API 사용
Image 이미지 생성 모델
Vision 이미지를 보고 이해·분석
Embedding 검색과 벡터 작업. Knowledge Stacks에 쓰입니다
Streaming 실시간에 가까운 데이터 처리
Thinking 추론 강도를 조절할 수 있는 추론 모델

태그는 단순한 메모가 아닙니다. Image 태그는 이미지 생성 요청을 처리하는 방식에, Thinking 태그는 추론 강도 설정을 쓸 수 있는지에 영향을 줍니다. 자세한 내용은 이미지 생성과 Thinking Effort 글에 있습니다.

로고 바꾸기

Model Hub의 편집 창에서 제공업체와 모델의 로고를 바꿀 수 있습니다.

다음에 읽을 글

참고한 문서