General AI

ollama API 활용 - 애플리케이션에 AI 통합하기이번 포스팅에서는 ollama API를 활용하여 애플리케이션에 AI 기능을 쉽게 구현하는 방법을 정리합니다.1. ollama API 소개ollama API는 RESTful 인터페이스를 제공하여 다양한 프로그래밍 언어와 환경에서 ollama의 기능을 쉽게 활용할 수 있게 해줍니다. 아래와 같이 ollama를 실행하면 API 서버는 로컬호스트의 http://localhost:11434에서 실행됩니다.ollama serve2. API 엔드포인트 살펴보기ollama API의 주요 엔드포인트:/api/generate: 텍스트 생성/api/chat: 대화형 응답 생성/api/embeddings: 텍스트 임베딩 생성/api/pull: 모델 다운로드/api/sho..

ollama 모델 관리 및 최적화이번 포스팅에서는 ollama에서 다양한 모델을 관리하고 성능을 최적화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.1. 다양한 LLM 모델 탐색 및 설치ollama는 다양한 언어 모델을 지원합니다. 사용 가능한 모델 목록을 확인하려면 다음 명령어를 사용합니다:ollama list새로운 모델을 설치하려면 pull 명령을 사용합니다:ollama pull modelname예를 들어, 'vicuna' 모델을 설치하려면 다음과 같이 입력하면 됩니다.ollama pull vicuna2. 모델 버전 관리 및 업데이트사용 중인 ollama 모델의 현재 버전을 확인하고자 할 때는 다음과 같은 간단한 명령어를 터미널에서 실행하면 됩니다. 이 명령어를 통해 특정 모델의 정확한 버전 정보와 함께 모델의 크..

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..

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..