General AI

Gemma2 모델을 Ollama와 Streamlit으로 테스트하기Google의 최신 언어 모델인 Gemma2:27b를 로컬 환경에서 쉽게 테스트할 수 있는 방법을 소개해드리려고 합니다. 우리는 Ollama를 사용하여 모델을 로컬에서 실행하고, Streamlit을 통해 간단한 웹 인터페이스를 만들어 볼 것입니다. 이 방법을 통해 클라우드 서비스에 의존하지 않고도 강력한 AI 모델을 직접 경험해볼 수 있습니다.준비 사항시작하기 전에 다음 항목들이 필요합니다:Python 3.7 이상Ollama 설치 (https://ollama.ai/)pip를 통한 필요 라이브러리 설치단계별 가이드1. Ollama 설치 및 모델 다운로드먼저 Ollama를 설치하고 Gemma2:27b 모델을 다운로드합니다.ollama pull ..

Claude Android 앱 출시: AI 비서를 모바일에서 만나다Anthropic이 개발한 AI 비서 Claude가 이제 Android 플랫폼에서도 이용 가능해졌습니다. 이번 출시로 Claude의 강력한 기능들을 언제 어디서나 활용할 수 있게 되었습니다.주요 기능 및 특징크로스 플랫폼 지원웹, iOS, Android 간 원활한 연동시작한 대화를 다른 기기에서 이어갈 수 있는 기능이미지 인식 및 분석실시간 사진 촬영 또는 기존 이미지 업로드 지원고급 컴퓨터 비전 기술을 활용한 이미지 분석다국어 처리 능력실시간 언어 번역 기능다양한 언어로 의사소통 지원고급 추론 및 문제 해결복잡한 계약서 분석, 시장 조사 등 고급 작업 수행데이터 기반의 의사결정 지원활용 사례Claude Android 앱은 다양한 상황에서..

한국어 잘하는 로컬모델로 챗봇 만들기한국어에 특화된 로컬 언어 모델을 사용하여 챗봇을 만드는 방법을 소개해드리려고 합니다. 이 프로젝트에서는 Llama-3 한국어 모델과 Ollama, 그리고 Streamlit을 활용하여 간단하면서도 강력한 챗봇을 구현하겠습니다.이 프로젝트에서는 Llama-3 기반의 한국어 모델을 사용하여 챗봇을 만들고, 두 가지 다른 버전의 모델 성능을 비교해 보겠습니다.Ollama 설치 및 모델 생성Ollama 설치 관련된 내용은 이전 포스팅 [ollama 소개 및 WSL 환경 설정] 를 참고하세요. Ollama가 설치되면, 다음 단계로 모델을 생성해야 합니다. 우리는 두 가지 버전의 Llama-3 한국어 모델을 사용할 것입니다:Llama-3-Open-Ko-8B-FP16 (링크)Lla..