General AI

ollama 첫번째 AI 모델 실행하기안녕하세요! ollama 블로그 강좌 시리즈의 두 번째 강의에 오신 것을 환영합니다. 이번 강의에서는 ollama를 사용하여 첫 번째 AI 모델을 다운로드하고 실행하는 방법을 알아보겠습니다.1. 기본 모델 다운로드ollama에서는 다양한 사전 훈련된 모델을 제공합니다. 우리는 가장 일반적으로 사용되는 'llama2' 모델을 사용할 것입니다. 모델을 다운로드하려면 다음 명령어를 실행합니다:ollama pull llama2이 명령은 llama2 모델을 다운로드합니다. 모델 크기에 따라 시간이 걸릴 수 있으니 기다려주세요.2. 모델 실행 및 대화형 인터페이스 사용모델 다운로드가 완료되면, 다음 명령어로 대화형 인터페이스를 시작할 수 있습니다:ollama run llama2..

ollama 소개 및 WSL 환경 설정안녕하세요! ollama 블로그 강좌 시리즈에 오신 것을 환영합니다. 이번 1강에서는 ollama의 기본 개념을 소개하고, WSL Ubuntu 22.04 환경에서 ollama를 설치하고 설정하는 방법을 알아보겠습니다.1. ollama란 무엇인가?ollama는 대규모 언어 모델(LLM)을 로컬 환경에서 쉽게 실행할 수 있게 해주는 오픈소스 플랫폼입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:다양한 LLM 모델 지원사용자 친화적인 인터페이스로컬 환경에서의 빠른 추론 속도GPU 가속 지원로컬 LLM 실행의 장점개인정보 보호: 데이터가 로컬에서 처리되어 외부 서버로 전송되지 않습니다.비용 절감: 클라우드 API 사용료가 없습니다.커스터마이징: 모델을 자유롭게 수정하고 fine-tun..

ollama vs llama.cpp: 로컬 LLM 실행의 두 가지 접근 방식인공지능과 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로, 이러한 강력한 도구를 로컬 환경에서 실행하고자 하는 수요가 늘어나고 있습니다. 이러한 요구에 부응하여 등장한 두 가지 주요 솔루션인 ollama와 llama.cpp에 대해 자세히 살펴보고 비교해 보겠습니다.1. 개요ollamaollama는 다양한 LLM을 로컬 환경에서 쉽게 실행하고 관리할 수 있게 해주는 플랫폼입니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 다양한 모델 지원이 특징입니다.llama.cppllama.cpp는 Meta의 LLaMA 모델을 C/C++로 구현하여 CPU에서 효율적으로 실행할 수 있게 해주는 라이브러리입니다. 저수준 최적화와 경량화에 중점을 둡니다.2. 상세 비교2...

OpenAI API를 활용한 디스코드 챗봇 만들기이번 포스팅에서는 OpenAI의 최신 API를 사용하는 버전을 만들어보겠습니다. 이 봇은 지정된 채널에서만 사용자의 메시지에 응답하며, OpenAI API의 최신 버전과 호환됩니다.준비 사항Python 3.7 이상discord.py 라이브러리openai 라이브러리 (1.0.0 이상 버전)python-dotenv 라이브러리Discord 봇 토큰OpenAI API 키챗봇을 사용할 Discord 채널 ID필요한 라이브러리 설치:pip install discord.py openai python-dotenv업데이트된 코드ex4-openai-chatbot.py 파일을 작성합니다.import osimport discordfrom discord.ext import com..

Discord Bot 튜토리얼: 1분마다 비트코인 시세 알림 봇 만들기Python을 사용하여 Discord에서 1분마다 자동으로 비트코인 시세를 알려주는 봇을 만드는 방법을 소개합니다. 이 봇은 지정된 채널에 매 분 비트코인의 USD와 KRW 가격을 제공하며, 사용자 명령으로 알림을 시작하고 중지할 수 있습니다. 이 예제의 파일명은 ex3-bitcoin-bot.py입니다.환경 설정이 튜토리얼을 시작하기 전에, Discord 봇 개발을 위한 기본적인 환경 설정이 필요합니다. 아래 링크의 가이드를 참고하여 Discord 개발자 포털에서 봇을 생성하고, 필요한 라이브러리를 설치하는 과정을 진행해주세요. Discord 디스코드 봇 만들기: 설정부터 간단한 응답까지Python 3.7 이상discord.py 라이브..

Discord Bot 튜토리얼: 주기적으로 메시지를 보내는 봇 만들기Python을 사용하여 Discord 서버에 주기적으로 메시지를 보내는 봇을 만드는 방법을 알아보겠습니다. 이 봇은 서버 공지, 정기적인 알림, 또는 재미있는 메시지를 자동으로 전송하는 데 유용하게 사용될 수 있습니다.환경 설정이 튜토리얼을 시작하기 전에, Discord 봇 개발을 위한 기본적인 환경 설정이 필요합니다. 아래 링크의 가이드를 참고하여 Discord 개발자 포털에서 봇을 생성하고, 필요한 라이브러리를 설치하는 과정을 진행해주세요. Discord 디스코드 봇 만들기: 설정부터 간단한 응답까지 위 가이드를 통해 다음 사항들을 준비해주세요:Discord 개발자 포털에서 봇 생성Python 3.7 이상 설치discord.py 라이..

Discord 디스코드 봇 만들기: 설정부터 간단한 응답까지Discord 봇은 게이밍 커뮤니티에서 시작되어 현재는 다양한 온라인 커뮤니티에서 활용되는 강력한 자동화 도구로, 서버 관리, 사용자 상호작용, 정보 제공, 게임 통합, 음악 재생 등 다양한 기능을 제공하며, 개발자들에게는 창의적인 아이디어를 실현할 수 있는 플랫폼을 제공하고 사용자들에게는 더욱 풍부하고 효율적인 Discord 경험을 선사하여, 결과적으로 커뮤니티의 참여도와 활성화를 높이고 관리자의 업무를 효율화하는 등 다양한 장점을 가진 혁신적인 기술 솔루션입니다.이 포스팅에서 Discord 봇을 처음부터 설정하고, Python을 사용하여 간단한 응답을 하는 봇을 만드는 방법을 알아보겠습니다.1. Discord 봇 설정하기A. Bot 생성 및 ..

Docker로 llama.cpp 쉽게 실행하기: 대규모 언어 모델의 간편한 활용llama.cpp는 Meta의 LLaMA와 같은 대규모 언어 모델을 순수 C/C++로 구현하여 CPU나 GPU에서 효율적으로 실행할 수 있게 해주는 오픈소스 프로젝트로, 다양한 하드웨어에서 최소한의 의존성으로 고성능 텍스트 생성을 가능하게 합니다.이 포스팅에서는 fboulnois의 llama-cpp-docker 프로젝트를 기반으로 llama.cpp를 Docker 환경에서 손쉽게 실행하는 방법을 소개해드리려고 합니다. 이 프로젝트는 llama.cpp 서버를 이용하여 llama와 같은 대규모 언어 모델을 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 해주는 훌륭한 도구입니다.llama-cpp-docker 프로젝트 소개llama-cpp-docker..

허깅페이스 CLI: 효율적인 AI 모델 관리 도구 소개허깅페이스 CLI(Command Line Interface)는 AI 개발자들을 위한 강력한 모델 관리 도구입니다. 이 도구를 사용하면 허깅페이스의 모델 허브에 쉽게 접근하고, 다양한 사전 훈련된 모델을 효율적으로 다운로드 및 관리할 수 있습니다. 이번 블로그에서는 허깅페이스 CLI의 설치 방법과 주요 기능, 그리고 사용 시 주의사항에 대해 자세히 알아보겠습니다.허깅페이스 CLI 설치 방법허깅페이스 CLI를 설치하는 과정은 매우 간단합니다. Python 환경에서 pip를 사용하여 다음 명령어로 설치할 수 있습니다:pip install huggingface_hub설치가 완료된 후, 정상적으로 설치되었는지 확인하려면 다음 명령어를 실행해 보세요:huggin..