Windows 환경에서 동작하는 로컬 AI 코드 생성 도구

• Windows 환경에서 동작하는 로컬 AI 코드 생성 도구
• 클라우드 의존 없이 온프레미스 환경에서도 완전히 독립적으로 작동
• 자연어 → 코드 자동 생성 / 리뷰 / 주석 / 테스트코드 생성
• React, TypeScript, Java, Python, MariaDB, Oracle SQL 지원
• 보안성 확보 및 정책 기반 사용 가능
• 로컬 개발(Windows 11 + RTX4080) 후 다른 Windows 서버 PC로 이전 가능

 

OS 호환성	Windows 10 이상
배포 방식	Docker 컨테이너 기반 패키징
GPU 지원	CUDA 기반 모델 실행 가능 (RTX4080 등)
언어 지원	React, TypeScript, Java, Python, SQL (MariaDB, Oracle)
보안	인증 시스템, RBAC, 암호화 통신
확장성	RAG 기반 지침 적용, 추가 언어/모델 확장 가능성

 

 

+-----------------------------+
|         사용자 UI           |
|   (React + Monaco Editor)   |
+------------+----------------+
             |
     +--------v---------+
     |     API 서버       | <--> 모델 서버
     | (FastAPI / Flask)  |        ↑
     +--------+---------+         |
              |                   |
      +--------v---------+    +---v----+
      |   DB 연결 계층     |    | AI 모델 |
      | (SQLAlchemy 등)    |    | (LLM)   |
      +------------------+     +----------+

 

 

세부 기술 스택

1. AI 모델 선택

Code Llama	Meta의 코드 전용 LLM	최소 13B 이상	MIT 라이선스
OpenChatCode-13B	경량 파인튜닝 모델	13B	성능 우수
StarCoder	HuggingFace BigCode	15B	Apache 2.0

추천: OpenChatCode-13B 또는 CodeLlama-70B-Instruct (GPU 여유 시)

 

 

 

2. 실행 환경 구성

운영체제	Windows 10/11
컨테이너	Docker Desktop for Windows
GPU 드라이버	CUDA 12.1, cuDNN 8.x, NVIDIA Container Toolkit
AI 실행 엔진	llama.cpporText Generation WebUI
백엔드	FastAPI (Python), Spring Boot (Java 옵션)
프론트엔드	React + TypeScript + Monaco Editor
데이터베이스	MariaDB, Oracle XE, SQLite (초기 개발용)
보안	JWT, OAuth2, LDAP 연동 가능

 

기능별 구현 방향

자연어 → 코드 생성	AI 모델 prompt 입력 후 코드 출력
코드 리뷰	ESLint, Pylint + AI 분석 결과 결합
오류 수정	AST 분석 + AI로 오류 원인 추론
자동 주석 생성	함수/클래스 단위 요약 제공
테스트 코드 생성	유닛 테스트 자동 생성 (pytest/JUnit)
업무 지침 적용	RAG 기반 문서 검색 + Prompt Engineering

설치 및 배포 방안

1. 로컬 개발 환경 구성 (Windows 11 + RTX4080)

# Docker 설치
winget install Docker.DockerDesktop

# NVIDIA Container Toolkit 설치
https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#windows

 

2. 모델 다운로드 및 변환 예시 (Code Llama 70B - GGUF 형식)

# HuggingFace CLI 설치
pip install huggingface-cli

# GGUF 모델 다운로드
huggingface-cli download TheBloke/CodeLlama-70B-Instruct-GGUF --filename "codellama-70b-instruct.Q4_K_M.gguf"

 

 

3. Docker Compose 기반 서비스 구성

# docker-compose.yml 예시
version: '3.8'

services:
  code-assistant-api:
    image: code-assistant-api:latest
    ports:
      - "8000:8000"
    depends_on:
      - model-server

  model-server:
    image: model-server:latest
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - ./models:/models
    environment:
      - MODEL_PATH=/models/codellama-70b-instruct.Q4_K_M.gguf

 

 

디렉토리 구조 

/code-assistant/
├── backend/
│   ├── fastapi/
│   └── models/
├── frontend/
│   ├── react/
│   └── public/
├── models/
│   └── codellama-70b-instruct.Q4_K_M.gguf
├── db/
│   ├── mariadb/
│   └── oracle/
├── docs/
│   ├── 제안서.pdf
│   └── 사용자_가이드.md
└── docker-compose.yml

 

보안 설계

• 인증 : JWT 기반 인증, OAuth2, LDAP 연동
• 권한 관리 : Role-Based Access Control (RBAC)
• 데이터 암호화 : HTTPS, TLS, AES-256
• 로깅 : 모든 요청/응답 로그 저장 (감사 추적용)

RAG 기반 지침 적용 (추가 기능)

• RAG (Retrieval-Augmented Generation) 도입
• 내부 규정, 표준 코드 규칙 등을 벡터 DB에 저장
• 사용자 질문 시 관련 정보를 검색해 AI 모델에 제공

RAG 기술 스택

임베딩 모델	BAAI/bge-base-en-v1.5
벡터 DB	Chroma, FAISS
프레임워크	LangChain, LlamaIndex

 

 

하드웨어 사양 권장

CPU	i5 이상	i7 이상
RAM	32GB	64GB 이상
GPU	GTX 3090 이상	RTX 4080 이상
VRAM	16GB 이상	24GB 이상
저장소	SSD 512GB	NVMe 1TB 이상
OS	Windows 10 Pro	Windows 11 Pro

 

 

라이선스 정리

Code Llama	MIT	✅
StarCoder	Apache 2.0	✅
FastAPI	MIT	✅
React	MIT	✅
MariaDB	GPL v2	✅
Oracle XE	무료 버전 존재	✅
llama.cpp	MIT	✅
Text Generation WebUI	MIT	✅

 

이전 및 운영 방안

1. 로컬 개발 환경에서 전체 시스템 구축
2. Docker 이미지 build 및 export

docker save code-assistant-api:latest -o code-assistant-api.tar

 

3. 운영 서버 PC에 import 및 실행

docker load -i code-assistant-api.tar
docker-compose up -d

 

 

확장 가능성

• 멀티 모델 지원 : 여러 AI 모델 동시 사용 가능
• Plug-in 구조 : 새로운 언어, 기능 확장 가능
• CI/CD 통합 : Jenkins, GitLab CI 등 연동 가능

 

제안서 요약

프로젝트명	AI 기반 독립형 코딩 어시스턴스 어플라이언스
주요 기능	코드 생성, 리뷰, 주석, 테스트코드, 오류 수정
지원 언어	React, TypeScript, Java, Python, SQL (MariaDB/Oracle)
AI 모델	Code Llama, OpenChatCode, StarCoder 등 오픈소스
배포 방식	Docker 기반, On-Premise 지원
보안	RBAC, LDAP, HTTPS, JWT
기술 스택	React, FastAPI, MariaDB, Redis, Docker
라이선스	MIT, Apache 2.0 등 모두 상업적 이용 가능
유지보수	자체 개발 가능, 커뮤니티 지원 기반

 

다음 단계 제안

1. PoC(Proof of Concept) : 간단한 AI 코드 생성 모듈부터 시작
2. Docker 컨테이너화 : API 서버 + AI 모델 통합
3. UI 개발 시작 : React 기반 코드 에디터 + Monaco 통합
4. 보안 및 인증 모듈 구현
5. 배포 매뉴얼 작성 및 이전 테스트