최근 Thread에서 흥미로운 소식을 접했습니다. Qwen2.5 VL 92B/32B 모델의 OCR 성능이 뛰어나다는 이야기였죠. 특히 32B 모델이라면 로컬 환경에서도 어느 정도 돌릴 수 있지 않을까 하는 기대감이 생겼습니다.
이런 소문이 사실인지 직접 확인해보고 싶었고, 가장 접근하기 쉬운 방법을 선택했습니다. LM Studio를 활용한 테스트와 함께 Windsurf를 이용해 간단한 파이썬 앱도 제작하여 보았습니다.
사용 도구
LM Studio: LM Studio는 로컬에서 대형 언어 모델(LLM)을 실행하고 테스트할 수 있도록 도와주는 데스크탑 애플리케이션으로 API 서버의 기능 지원. → 로컬 모델 테스트
Windsurf: Cursor, Windsurf와 같은 AI 코드 에디터, 실험용 파이썬 앱 작성에 활용
Qwen2.5-VL-32B.Q4: 알리바바 클라우드의 Qwen 팀이 개발한 최신 멀티모달 대형 언어 모델 시리즈로 시각 정보를 이해하고 처리할 수 있는 인공지능 모델 → 이미지를 OCR 및 markdown 형태로 변환
모델 테스트
Qwen2.5 VL 32B Instruct Demo - a Hugging Face Space by Qwen
텍스트 추출 잘 되고 정확도 어느 정도 이상은 되는 결과
LM Studio에서 테 스트 / 파이썬앱
24G VRAM GPU에서 테스트하기 위해 Q4 양자화 버전으로 테스트
할루시가 발생하거나 한글 OCR 정확도가 높지 않음
설정이나 프롬프트 등 추가적인 확인 필요
Windsurf로 파이썬 GUI 앱 개발
파이썬 라이브러리나 API 사용법 등 정보만 넣어주면 간단한 파이썬앱은 개발
Adobe 코드 편집기의 스크린 샷
간단한 텍스트는 추출이 잘 되는 편
긴 텍스트는 인식률이 좋지 않고 할루시 발생
역시 완벽하진 않지만 영어 인식률은 상대적으로 높은 것으로 보임
결과와 배운 점
차후 문서를 분석하고 RAG를 위해 임베딩하는 기능을 셀프 호스팅으로 구현해볼 생각이라 적합한 모델이나 방법에 대해 관심을 가지고 있습니다.
✅ OCR 가능성 확인: Qwen2.5-VL을 통해 실제로 OCR 기능을 로컬에서 테스트 가능했으며, 텍스트 인식 결과를 API로 받아볼 수 있었습니다.
😭 성능의 한계: 데모 사이트에서는 성능이 만족스러우나 개인적으로 돌리기에는 아직 더 연구가 필요
24G VRAM의 한계: 동일한 32B지만 경량화된 모델 사용 → 정확도 및 속도가 만족스럽지 않음
설정이나 시스템 프롬프트 등 테스트나 개선의 여지가 없진 않을 것으로 보임
⚠️ API 설정 관련 시행착오: LM Studio에서
Server on Local Network를 활성화하지 않아 외부 장치에서 API 요청이 되지 않는 문제로 시간을 소모했습니다.🔍 다음 계획: VARCO-VISION-14B와 같은 다른 비전 모델들과 비교 테스트를 진행할 예정입니다. 또한, OCR 결과를 임베딩해 RAG 시스템에 활용할 수 있는지도 실험해볼 생각입니다.
