728x90
반응형

로컬ai 4

'24년 7월 현재 ollama 모델 리스트

'24년 7월 현재 ollama 모델 리스트ollama는 강력한 AI 모델들을 로컬 환경에서 쉽게 실행할 수 있게 해주는 혁신적인 플랫폼입니다. 2024년 현재, ollama의 모델 라이브러리는 다양한 용도와 특성을 가진 AI 모델들로 구성되어 있습니다. 이 글에서는 ollama에서 제공하는 주요 모델들을 간략히 소개하고, 이들의 특징을 살펴보겠습니다.ollama 모델은 무엇인가요ollama에서 각 모델은 특정 작업이나 도메인에 최적화된 고유한 AI 도구입니다. 사용자는 자신의 필요에 가장 적합한 모델을 선택하여 텍스트 생성, 코드 작성, 대화, 분석 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.주요 모델 리스트모델명주요 특징llama2일반적인 텍스트 생성 및 대화에 적합한 Meta AI의 대규모 언어 모델co..

첫 번째 ollama AI 모델 실행하기

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 설정

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..

로컬 LLM 실행을 위한 ollama vs llama.cpp

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...

728x90
반응형