맥북에 나만의 AI 비서만들기 1편

안녕하세요 😊

이번 글에서는 MacBook 환경에서 Ollama와 Gemma4 모델을 설치하고, Open WebUI까지 연결하여 로컬 AI 환경을 구성하는 방법을 차근차근 정리해보겠습니다.

처음 설치하시는 분들도 따라 하실 수 있도록, 실제로 설치하면서 자주 만났던 에러와 헷갈렸던 부분들도 함께 정리했습니다.

맥북에 Ollama와 Open WebUI 설치하기: 로컬 AI 대화 환경 만들기

목표: 맥북에 Ollama를 설치하고, Gemma4 모델을 먼저 설치하고 실행한 뒤, Open WebUI를 통해 브라우저에서 ChatGPT처럼 대화하는 환경을 만드는 것이다.

이번 글에서는 복잡한 Web Search, SearXNG, Playwright, MCP까지는 다루지 않고, Ollama 설치, Gemma4 모델 설치 및 대화 테스트, Open WebUI 접속까지만 정리한다.

목차

• 1. 전체 구조 이해하기
• 2. Ollama 설치하기
• 3. Ollama 실행 확인하기
• 4. Gemma4 모델 설치 및 대화 테스트
• 5. Open WebUI 설치 및 실행
• 6. 브라우저에서 접속하기
• 7. 내가 어려워했던 부분 정리
• 8. 최종 실행 명령어 요약

1. 전체 구조 이해하기

처음 설치할 때 가장 헷갈렸던 부분은 Ollama와 Open WebUI의 역할 차이였다.

구성요소	역할	비유
Ollama	AI 모델을 맥북에서 실행하는 엔진	AI 엔진
Gemma4 모델	실제로 대답하는 AI 모델	두뇌
Open WebUI	브라우저에서 대화할 수 있게 해주는 화면	ChatGPT 같은 웹 화면

즉 전체 구조는 다음과 같다.

사용자
  ↓
Open WebUI 화면
  ↓
Ollama
  ↓
Gemma4 모델

오늘 실제 진행 순서: Ollama를 먼저 설치하고, 터미널에서 gemma4:e4b 모델을 먼저 설치·실행했다. 그 다음 Open WebUI를 설치해서 브라우저 화면으로 접속했다.

중요: Ollama 자체에는 ChatGPT처럼 예쁜 웹 화면이 없다. Ollama는 기본적으로 AI 서버이고, Open WebUI가 브라우저 화면 역할을 한다.

2. Ollama 설치하기

맥북에서는 Ollama 공식 앱 다운로드 방식이 가장 편리합니다. 앱 방식은 백그라운드 실행과 메뉴바 관리가 편하기 때문이다.

방법 1. 공식 사이트에서 다운로드

Ollama 공식 사이트에서 macOS용 앱을 다운로드한다.

https://ollama.com/download/mac

다운로드한 Ollama.dmg 파일을 열고, Ollama 앱을 Applications 폴더로 이동한다.

방법 2. 터미널 명령어로 설치

터미널에서 설치하려면 다음 명령어를 사용한다.

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

설치 후 버전을 확인한다.

ollama --version

3. Ollama 실행 확인하기

Ollama가 정상 실행 중인지 확인하려면 터미널에서 다음 명령어를 입력한다.

ollama ps

아직 실행 중인 모델이 없다면 목록이 비어 있을 수 있다. 이것은 정상이다.

Ollama 서버 상태를 확인하려면 브라우저에서 아래 주소를 열어본다.

http://localhost:11434

정상이라면 다음과 비슷한 문구가 나온다.

Ollama is running

참고: 터미널에서 ollama serve를 실행했을 때 아래 메시지가 나올 수 있다.

Error: listen tcp 127.0.0.1:11434: bind: address already in use

이것은 대부분 에러가 아니라, 이미 Ollama가 백그라운드에서 실행 중이라는 뜻이다.

4. Gemma4 모델 설치 및 대화 테스트

Ollama가 설치되었다면 이제 실제 AI 모델을 내려받아 실행한다.

Ollama 설치 후 바로 Open WebUI로 넘어가기 전에, 먼저 터미널에서 Gemma4 모델을 설치하고 대화가 되는지 확인하는 것이 좋다. 맥북 일반 사용자라면 e4b 모델이 무난하다.

ollama run gemma4:e4b

처음 실행하면 Gemma4 모델을 자동으로 다운로드한 뒤 대화 모드로 들어간다.

>>> 안녕하세요

AI가 답변하면 Ollama 설치와 Gemma4 모델 실행은 성공한 것이다. 이 확인을 먼저 한 뒤 Open WebUI를 설치하면 문제 원인을 나누어 보기 쉽다.

설치된 모델 확인

ollama list

대화 종료

/bye

또는 키보드에서 Ctrl + D를 눌러도 된다.

참고: 모델명은 Ollama 라이브러리 기준으로 달라질 수 있다. 이 글에서는 오늘 실제로 사용한 모델명을 기준으로 gemma4:e4b를 사용한다.

5. Open WebUI 설치 및 실행

Ollama는 터미널 대화가 기본이다. 브라우저에서 ChatGPT처럼 사용하려면 Open WebUI를 설치한다.

1) uv 설치

Open WebUI를 실행하기 위해 uv를 먼저 설치한다.

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

설치 후 터미널을 새로 열거나, 아래 명령어로 경로를 반영한다.

export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"

설치 확인:

uvx --version

2) Open WebUI 실행

가장 기본 실행 명령어는 다음과 같다.

DATA_DIR=~/.open-webui uvx --python 3.11 open-webui serve

만약 최신 버전으로 실행하고 싶다면 다음처럼 입력한다.

DATA_DIR=~/.open-webui uvx --python 3.11 open-webui@latest serve

중요: Open WebUI를 실행한 터미널 창은 닫으면 안 된다. 이 터미널이 Open WebUI 서버 역할을 하기 때문이다.

6. 브라우저에서 접속하기

Open WebUI가 실행되면 브라우저에서 아래 주소로 접속한다.

http://localhost:8080

처음 접속하면 계정을 만들라고 나온다. 이 계정은 내 맥북 안에서 쓰는 Open WebUI용 계정이다.

항목	입력 예시
Name	Jake 또는 원하는 닉네임
Email	jake@local.ai 같은 임의 이메일도 가능
Password	본인이 기억할 비밀번호

로컬 개인용으로만 쓴다면 실명을 가능하면 입력할 필요는 없다.

모델 선택

로그인 후 모델 선택 메뉴에서 Ollama에 먼저 설치해 둔 Gemma4 모델을 선택한다.

gemma4:e4b

그리고 채팅창에 질문을 입력하면 된다.

안녕하세요. 지금부터 로컬 AI로 대화해보겠습니다.

7. 내가 어려워했던 부분 정리

1) Ollama 자체에는 웹 채팅 화면이 없다

처음에는 Ollama 주소에 접속하면 ChatGPT 같은 화면이 나올 줄 알았다.

http://localhost:11434

하지만 이 주소는 Ollama 서버 상태 확인용이다. 웹 채팅 화면은 Open WebUI가 담당한다.

2) localhost 주소가 여러 개라 헷갈렸다

주소	의미
http://localhost:11434	Ollama 서버
http://localhost:8080	Open WebUI 화면

3) command not found: uvx가 나올 수 있다

이 경우는 uv가 설치됐지만 PATH가 반영되지 않은 것이다.

export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"

그 다음 다시 실행한다.

uvx --version

4) Open WebUI 실행 터미널은 계속 열어둬야 한다

Open WebUI는 서버처럼 실행된다. 따라서 실행 중인 터미널에서 Ctrl + C를 누르면 Open WebUI도 종료된다.

5) 인터넷 검색 기능은 일단 제외하는 것이 좋다

Open WebUI에는 Web Search 기능도 있지만, 처음 설치 단계에서는 추천하지 않는다.

이유는 다음과 같다.

• 검색엔진 설정이 별도로 필요하다.
• SearXNG, Brave API, DuckDuckGo 등 설정이 복잡하다.
• 웹페이지를 읽는 Web Loader 설정에서 에러가 날 수 있다.
• Playwright, MCP까지 연결하면 난이도가 크게 올라간다.

따라서 처음 목표는 Ollama + Open WebUI로 로컬 AI 대화 성공까지만 잡는 것이 좋다.

6) pip 관련 에러는 Open WebUI 단계에서는 일단 신경 쓰지 않아도 된다

Playwright나 Web Loader를 설정하다 보면 아래와 같은 에러가 나올 수 있다.

pip: command not found
playwright package not found
unstructured package not found

하지만 이것은 인터넷 검색이나 브라우저 자동화까지 확장할 때의 문제다. 단순히 Open WebUI에서 로컬 AI 대화를 하는 데는 필요하지 않다.

8. 최종 실행 명령어 요약

1) Ollama 설치

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

2) Ollama 확인

ollama --version

3) 모델 실행

ollama run gemma4:e4b

4) Open WebUI 실행

DATA_DIR=~/.open-webui uvx --python 3.11 open-webui serve

5) 브라우저 접속

http://localhost:8080

성공 기준: 브라우저에서 Open WebUI가 열리고, 설치한 Gemma4 모델을 선택한 뒤 대화가 되면 설치 완료다.

마무리

오늘의 결론은 단순하다.

Ollama = AI 실행 엔진
Gemma = 실제 AI 모델
Open WebUI = 브라우저 대화 화면

처음부터 인터넷 검색, Playwright, MCP까지 연결하려고 하면 복잡도가 크게 올라간다. 먼저 Ollama와 Open WebUI만으로 로컬 AI 대화 환경을 안정적으로 만든 뒤, 필요할 때 검색 기능이나 자동화 기능을 하나씩 추가하는 것이 좋다.

왜 Open WebUI를 많이 사용할까요?

Ollama만 사용하면 터미널에서 AI와 대화를 해야 합니다. 물론 이것만으로도 충분히 사용할 수 있지만, 조금 더 ChatGPT 같은 환경으로 사용하고 싶다면 Open WebUI가 정말 편리합니다 😊

Open WebUI의 장점

• 웹 브라우저 기반이라 사용이 편리합니다.
• ChatGPT처럼 대화 기록을 저장할 수 있습니다.
• 모델을 쉽게 변경할 수 있습니다.
• Gemma, Llama, Qwen 등 다양한 Ollama 모델과 연동됩니다.
• PDF 업로드 및 문서 분석 기능도 지원합니다.
• 로컬 환경이라 개인정보 부담이 상대적으로 적습니다.

특히 로컬 AI를 처음 시작하시는 분들은 “터미널보다 웹 화면이 훨씬 편하다”는 이유로 Open WebUI를 많이 사용합니다 😊

이번 글에서는 가장 기본적인 구성인 Ollama + Gemma4 + Open WebUI 조합까지만 정리해보겠습니다.

MacBook 화면 캡처 방법

설치 과정을 블로그에 정리하다 보면 화면 캡처를 자주 사용하게 됩니다 😊
MacBook에서는 단축키만 알아두면 매우 편리하게 캡처할 수 있습니다.

자주 사용하는 캡처 단축키

기능	단축키
전체 화면 캡처	Shift + Command + 3
영역 지정 캡처	Shift + Command + 4
창 선택 캡처	Shift + Command + 4 후 Space
화면 녹화 / 캡처 도구 실행	Shift + Command + 5

캡처한 이미지는 기본적으로 바탕화면에 저장됩니다 😊

티스토리 글 작성 시에는 Shift + Command + 4를 가장 많이 사용하게 됩니다.
필요한 부분만 깔끔하게 캡처할 수 있어 블로그 작성에 매우 편리합니다.

테스트에 사용한 MacBook 환경

• MacBook Pro M3
• 메모리 18GB
• macOS 환경
• Ollama + Gemma4:e4b 사용

이번 설치는 실제 M3 MacBook Pro 18GB 환경에서 진행했습니다 😊
Gemma4:e4b 정도는 일상적인 사용에서 비교적 무난하게 동작했습니다.