🐍 Python | Raspberry Pi에서 오픈소스 LLM으로 뉴스 요약기 만들기 ---

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1️⃣ 글 제목

- 🐍 Python | Raspberry Pi에서 오픈소스 LLM으로 뉴스 요약기 만들기 ---

2️⃣ 개요 (Intro)

- 오늘은 라즈베리 파이에서 오픈소스 LLM을 활용해 웹 뉴스 요약기를 만드는 프로젝트를 구상했다. - 주요 목표는 Daum 포털에서 뉴스 데이터를 수집하고, 경량 LLM을 통해 300자 이내로 요약하는 기능을 구현하는 것. - 사용한 기술 스택은 Python, BeautifulSoup, Hugging Face Transformers, Phi-3 Mini 모델.

📅 날짜: 2025.11.05 🎯 목표: Raspberry Pi에서 뉴스 요약기 구상 🧰 기술: Python, Hugging Face, BeautifulSoup, Phi-3 Mini

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3️⃣ 문제 정의 (Problem / Motivation)

- 라즈베리 파이처럼 리소스가 제한된 환경에서 LLM을 실행하려면 경량화된 모델이 필요하다. - 웹에서 뉴스 데이터를 자동으로 수집하고, 이를 요약하는 기능을 구현하려면 크롤링과 자연어 처리 기술이 결합되어야 한다. - Daum 포털의 HTML 구조를 분석해 주요 뉴스 텍스트를 추출하는 방식으로 접근했다.

# Daum 뉴스 헤드라인 수집 예시
soup.select("a.link_txt")

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4️⃣ 해결 과정 (How I Solved It)

- Hugging Face에서 제공하는 Phi-3 Mini 모델을 선택해 Python 코드로 불러오는 방식으로 구성했다. - BeautifulSoup을 활용해 Daum 메인 페이지에서 주요 뉴스 텍스트를 추출하고, 이를 LLM에 입력해 요약 결과를 생성했다. - 전체 흐름은 뉴스 수집 → 요약 요청 → 결과 출력으로 구성되며, 추후 Streamlit을 통해 UI도 확장 가능하다.

# 요약 처리 예시
def summarize_text(text):
    prompt = f"다음 내용을 300자 이내로 요약해줘:\n{text}"
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

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5️⃣ 결과 (Result)

- 뉴스 헤드라인을 수집하고, LLM을 통해 간결한 요약 결과를 생성하는 데 성공했다. - 라즈베리 파이에서도 실행 가능한 경량 모델을 활용함으로써 저전력 환경에서도 AI 기능을 구현할 수 있다는 가능성을 확인했다.

✅ Daum 뉴스 요약 기능 구현 성공 📉 리소스 사용량 최소화, 실행 속도 안정적

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6️⃣ 느낀 점 / 회고 (Reflection)

- 오픈소스 LLM의 발전 덕분에 소형 디바이스에서도 자연어 처리 기능을 구현할 수 있다는 점이 인상 깊었다. - 다음에는 Streamlit을 활용해 웹 UI를 추가하고, 요약 결과를 저장하거나 공유할 수 있는 기능을 확장해보고 싶다. - 또한 뉴스 외에도 블로그, 기술 문서 등 다양한 텍스트에 적용해보는 실험도 흥미로울 것 같다. ---

7️⃣ 참고자료 (References)

- [Hugging Face - Phi-3 Mini 모델](https://huggingface.co/microsoft/phi-3-mini) - [BeautifulSoup 공식 문서](https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/) - [Daum 포털](https://www.daum.net) - [Open Source LLMs in 2025 - GeeksForGeeks](https://www.geeksforgeeks.org/artificial-intelligence/top-10-open-source-llms-in-2025) ---