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src/main/kotlin/service/LlamaServerManager.kt

@@ -22,17 +22,35 @@ object LlamaServerManager {
     fun startServer(binPath: String, modelPath: String, port: Int, nGpuLayers: Int = 99) {
         // 이미 해당 포트에서 실행 중이거나 모델 경로가 비었으면 무시합니다.
         if (processes.containsKey(port) || modelPath.isBlank()) return
+        val os = System.getProperty("os.name").lowercase()
+        val arch = System.getProperty("os.arch").lowercase()
+        val (nGpuLayers, threads) = when {
+            // M3 맥: 통합 메모리 활용 최적 (99레이어, 성능코어 위주 8스레드)
+            os.contains("mac") && (arch.contains("arm64") || arch.contains("aarch64")) -> {
+                99 to 8
+            }
+            // 윈도우 NUC: Core Ultra 7은 코어가 많으므로 스레드 상향 (OpenVINO 사용 시 nGpu 조정 가능)
+            os.contains("win") -> {
+                // NUC 15 Pro (Core Ultra 7 155H)는 16코어 22스레드이므로 12~14 권장
+                40 to 12
+            }
+            // 인텔 맥 2017: 16GB 램 한계로 인해 CPU 위주 설정 권장
+            else -> {
+                0 to 4 // 쿼드코어 모델일 가능성이 높음
+            }
+        }
 
         val command = listOf(
             binPath,
             "-m", modelPath,
             "--port", port.toString(),
-            "-c", if (port == 8081) "512" else "8192", // 임베딩용은 컨텍스트가 짧아도 충분합니다.
+            "-c", if (port == 8081) "512" else "8192",
             "-ngl", nGpuLayers.toString(),
-            "-t", "8", // M3 Pro의 성능 코어를 고려하여 6~8개 권장
-            "--embedding" // 임베딩 기능을 활성화합니다.
+            "-t", threads.toString(),
+            "--embedding"
         )
 
+
         scope.launch {
             try {
                 val pb = ProcessBuilder(command)