Portable Computer를 사용하는 이유
- 민감한 작업을 기기에 유지합니다. 파일, 쿼리, 에이전트 활동은 사용자가 클라우드로의 전송을 승인하지 않는 한 사용자의 기기에 유지됩니다.
- 크레딧을 소비하지 않고 장시간 또는 반복 작업을 실행합니다. 로컬 모델이 처리하는 작업은 Computer 크레딧을 소비하지 않으므로, 장시간 실행 및 예약된 워크플로우가 실용적입니다.
- 자체 하드웨어에서 작업을 예약합니다. 매일 풀 리퀘스트 리뷰나 매주 로컬 파일 요약과 같은 반복 작업이 사용자가 설정한 일정에 따라 기기에서 실행됩니다.
- 필요할 때만 클라우드를 사용합니다. 작업에 최신 정보나 고급 추론이 필요한 경우, Portable Computer는 해당 단계를 라우팅하기 전에 권한을 요청합니다.
- 사용자의 기기에서 실행되는 도구를 사용합니다. 로컬 MCP 서버를 통해 Portable Computer는 사용자의 기기에 설치된 도구를 구동할 수 있으며, 이는 클라우드 Computer에서는 불가능합니다.
Portable Computer와 Personal Computer
이 둘은 서로 다른 기능이며, 동시에 활성화될 수 있습니다.
표 1 — Portable Computer가 Personal Computer와 어떻게 다른지.
Windows에서 Personal Computer는 설치하는 앱이며, Portable Computer는 그 앱
내에서 켜는 로컬 추론입니다. Portable Computer 없이 Personal Computer를 사용할
수 있으며, 로컬 파일 액세스는 어느 쪽이든 작동합니다.
기기에서 실행되는 것
Portable Computer는 씬 클라이언트가 아닙니다. 다음 항목이 로컬에서 실행됩니다:- 오케스트레이터 역할을 하는 로컬 모델
- 플래너 및 도구 라우터
- 스케줄러 및 지속형 작업 큐
- 파일과 코드에 대한 로컬 검색 인덱스
- 코드 및 도구 실행을 격리하는 샌드박스
로컬 모델
표 2 — 로컬 모델과 이를 실행하는 하드웨어.
한 번에 하나의 로컬 모델만 실행됩니다.
필요한 것
표 3 — Portable Computer 실행 요구 사항.
24 GB VRAM 요구 사항은 RTX GPU 옵션에 적용됩니다. DGX Spark는 자체적으로 이
요건을 충족합니다. GPU가 그보다 적게 보고하면, 온디바이스 모델과 다운로드
컨트롤이 숨겨지고 Local Inference 페이지에 대신 알림이 표시됩니다.
조직에서 계정을 관리하는 경우, Portable Computer를 사용하기 전에 관리자가 로컬
추론을 허용해야 할 수 있습니다.
디스크 공간
표 4 — 플랫폼 및 모델별 대략적인 다운로드 크기.
다운로드 크기 외에 추가 공간을 확보해 두세요. 파일은 다운로드 후 압축이
풀리며, 모델 업데이트에는 새 모델의 크기에 약 5 GB의 여유 공간이 더
필요합니다.
Portable Computer 설정하기
Windows에서는 별도의 설치 프로그램이 없습니다. 로컬 추론은 이미 사용 중인 앱 안에 있기 때문입니다. 모델을 다운로드하는 것이 설정 과정이며, 컴포저에서 해당 모델을 선택하는 것이 작업을 로컬에서 실행되도록 전환하는 방법입니다.Windows에서 Portable Computer 설정하기
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Microsoft Store 또는 Perplexity 다운로드 페이지에서 Windows용 Perplexity
앱을 설치한 다음 로그인합니다. 자세한 단계는 데스크톱 앱
시작하기를 참조하세요.
2
왼쪽 상단의 Menu를 연 다음 Settings를 선택합니다.
3
Local Inference를 선택합니다.
4
On-device models 아래에서 PPLX 27B 옆의 다운로드 버튼을 선택합니다.
앱이 모델을 다운로드하고 로컬 추론 엔진을 설치합니다.
5
설정이 완료되면 컴포저에서 모델 메뉴를 열고 Local 아래에서 PPLX
27B를 선택합니다.
설정 전에는 모델 메뉴의 Local 섹션에 모델 대신 Set up이 표시됩니다.
Windows에서 로컬 파일 액세스는 로컬 추론과는 별개의 설정입니다. Portable
Computer가 기기의 파일과 함께 작업하도록 하려면 Settings → Permissions에서
Local file system access를 활성화하고 Desktop tools를 켜세요. 전체
단계는 데스크톱 앱 시작하기를
참조하세요.
DGX Spark 또는 Linux에서 Portable Computer 설정하기
1
Perplexity 패키지 리포지토리를 추가하고 패키지를 설치합니다:
2
Perplexity를 열고 로그인합니다.
3
Menu를 열고 Settings를 선택한 다음 Local Inference를 선택합니다.
4
On-device models 아래에서 PPLX 27B 또는 Qwen 27B 옆의 다운로드
버튼을 선택합니다.
5
설정이 완료되면 컴포저에서 모델 메뉴를 열고 Local 아래에서 원하는
모델을 선택합니다.
Ubuntu 및 DGX OS가 공식적으로 지원되는 Linux 배포판입니다.
Portable Computer가 로컬에서 실행 중인지 확인하기
- 모델 메뉴의 Local 아래에서 로컬 모델이 선택되어 있는지 확인합니다. 그런 경우 작업이 기기에서 실행됩니다.
- 승인 프롬프트를 확인합니다. 어떤 단계에서 클라우드가 필요한 경우, Portable Computer는 사용자의 기기에서 무엇을 전송하기 전에 먼저 요청합니다.
로컬과 클라우드 간 전환
- 작업을 로컬에서 실행하려면, 시작하기 전에 모델 메뉴의 Local 아래에서 로컬 모델을 선택하세요.
- 작업을 클라우드에서 실행하려면, 대신 클라우드 모델을 선택하세요.
- 로컬 작업 내에서 단일 클라우드 단계를 허용하려면, Portable Computer가 요청할 때 프롬프트를 승인하세요.
클라우드로 에스컬레이션
로컬 모델은 사용자의 기기에 있는 것만 알고 있습니다. 작업에 더 많은 것이 필요할 때, Portable Computer는 단일 단계를 에스컬레이션할 수 있습니다:- Perplexity Search, 광범위 리서치, 심층 리서치는 웹에서 인용이 포함된 결과를 동일한 작업에 반환합니다.
- 프런티어 모델은 15개 이상의 모델 중에서 선택하여 고급 추론을 처리합니다.
- 연결된 앱 및 브라우저 사용은 단계에서 필요한 경우 클라우드를 통해 실행됩니다.
Portable Computer는 사용자의 기기에서 클라우드로 무엇을 전송하기 전에 사용자의
허가를 요청합니다. 승인한 단계는 클라우드에서 실행되며 표준 요율로 Computer
크레딧을 사용합니다.
앱 및 로컬 도구와 함께 작업하기
Portable Computer는 Microsoft Outlook, OneDrive, Word를 비롯해 Google Drive, Gmail, Slack, GitHub 등 연결된 앱과 로컬 오케스트레이터를 통해 작업합니다. 또한 사용자의 기기에서 실행되는 MCP 서버를 지원하므로, 로컬 도구를 구동할 수 있습니다. 이러한 서버는 사용자의 기기에서 실행되며 Local 모드에서만 사용됩니다. 클라우드 Computer는 별도로 관리되는 클라우드 커넥터를 사용하며, Settings → MCP servers에서 구성된 서버는 사용하지 않습니다.로컬 MCP 서버 추가하기
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로컬 모델을 설정하고 모델 메뉴의 Local 아래에서 이를 선택합니다.
2
Menu를 열고 Settings를 선택한 다음 MCP servers를 선택합니다.
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Add server를 선택합니다.
4
**Local (stdio)**를 선택합니다.
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Name과 Command의 절대 경로를 입력합니다. Browse를 사용해
위치를 찾을 수 있습니다.
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Arguments를 한 줄에 하나씩 추가하고, 서버가 필요로 하는 경우 Working
directory 또는 Environment variables를 추가합니다.
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Test를 선택해 연결을 확인한 다음 Add를 선택합니다.
Command는 절대 경로여야 합니다. Portable Computer는 사용자의
PATH를
검색하지 않습니다.예약된 작업
기기에서 실행되는 반복 작업을 예약할 수 있습니다. 예약된 작업은 로컬 스케줄러 및 지속형 작업 큐를 사용하므로, 클라우드 샌드박스가 아닌 사용자의 하드웨어에서 계속 실행됩니다.제어 및 제한 사항
- 로컬 작업은 크레딧을 소비하지 않습니다. 클라우드 에스컬레이션을 위해 승인한 단계는 다른 클라우드 Computer 작업과 동일하게 청구됩니다.
- 승인 없이는 어떤 것도 기기를 떠나지 않습니다. 작업이 클라우드 서비스로 콘텐츠를 전송해야 할 때마다 프롬프트가 표시됩니다.
- 코드와 도구는 샌드박스에서 실행됩니다. 실행은 격리되며, 사용자의 파일 및 연결된 앱에 대한 액세스는 제어됩니다.
- 한 번에 하나의 로컬 모델만. 모델을 전환한다는 것은 두 모델을 실행하는 것이 아니라 다른 모델을 로드하는 것을 의미합니다.
- Brain은 클라우드 기능입니다. Brain 및 저장된 메모리는 Local 모드에서 사용할 수 없습니다.
- 로컬 모델은 프런티어 모델보다 작습니다. 고급 추론을 위해서는 단계를 에스컬레이션하세요.
설정이 완료되지 않는 경우
표 5 — 설정 관련 증상, 가장 가능성 있는 원인 및 해결 방법.

