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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...

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..