General AI

Streamlit과 Langchain으로 만드는 LLaMA 3.1 기반 챗봇최신 LLaMA 3.1 모델을 활용하여 실시간 토큰 생성 속도를 보여주는 대화형 챗봇을 만드는 방법을 알아보겠습니다. 이 프로젝트에서는 Streamlit을 사용해 웹 인터페이스를 구축하고, Langchain을 통해 LLaMA 모델을 사용하겠습니다.1. 프로젝트 설정먼저, 우리의 개발 환경을 설정해 봅시다.가상 환경 생성프로젝트의 의존성을 관리하기 위해 가상 환경을 사용하는 것이 좋습니다.python -m venv chatbot_envsource chatbot_env/bin/activate # Windows: chatbot_env\Scripts\activate필요한 패키지 설치pip install streamlit langchai..

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 ..

한국어 잘하는 로컬모델로 챗봇 만들기한국어에 특화된 로컬 언어 모델을 사용하여 챗봇을 만드는 방법을 소개해드리려고 합니다. 이 프로젝트에서는 Llama-3 한국어 모델과 Ollama, 그리고 Streamlit을 활용하여 간단하면서도 강력한 챗봇을 구현하겠습니다.이 프로젝트에서는 Llama-3 기반의 한국어 모델을 사용하여 챗봇을 만들고, 두 가지 다른 버전의 모델 성능을 비교해 보겠습니다.Ollama 설치 및 모델 생성Ollama 설치 관련된 내용은 이전 포스팅 [ollama 소개 및 WSL 환경 설정] 를 참고하세요. Ollama가 설치되면, 다음 단계로 모델을 생성해야 합니다. 우리는 두 가지 버전의 Llama-3 한국어 모델을 사용할 것입니다:Llama-3-Open-Ko-8B-FP16 (링크)Lla..

로컬 모델로 Streamlit 챗봇 만들기로컬 AI 모델을 사용하여 Streamlit으로 챗봇을 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 방법을 통해 OpenAI의 API에 의존하지 않고도 자신만의 ChatGPT 스타일 챗봇을 만들 수 있습니다.챗봇 만들기사용할 주요 도구들은 다음과 같습니다:Langchain: 대화 관리와 AI 모델 연동을 위한 프레임워크Streamlit: 웹 인터페이스 구현을 위한 라이브러리Ollama: 로컬에서 AI 모델을 실행하기 위한 도구먼저, 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다.pip install langchain streamlit ollama 그리고 Ollama를 설치하고 원하는 모델(예: llama2)을 다운로드해야 합니다. llama2 는 자동으로 다운로드 됩니다.'''주..

'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..

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...