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언어 모델 2

Gemma2 모델을 Ollama와 Streamlit으로 테스트하기

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 ..

Docker로 llama.cpp 쉽게 실행하기

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..

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