B컷전문 | 개발과 인생의 이야기

Ollama를 진정으로 잘 활용하려면 CLI 명령어 완벽 숙지가 필요합니다. 이번 회차에서는 가장 많이 사용하는 핵심 명령어 3가지 ollama run, ollama list, ollama pull의 기능과 실전 예제를 모두 정리합니다.

CLI 하나로 다양한 오픈소스 모델을 로컬에서 손쉽게 실행하는 Ollama의 진정한 매력을 지금부터 소개합니다.

---

ollama run

로컬에서 특정 모델을 바로 실행하여 대화 세션을 시작합니다.

ollama run 모델명

예시

ollama run llama3

💬 "Explain the concept of Reinforcement Learning."

🧠 "Reinforcement learning is a machine learning approach where an agent learns to make decisions by receiving rewards or penalties..."

주요 특징

• 실행 중 사용자가 직접 프롬프트 입력 가능
• GPU 또는 CPU로 빠르게 모델 로딩
• 대화 맥락 유지 가능 (세션 기반)

활용 팁

• 긴 텍스트 요약 → ollama run llama3 "Summarize the following text ..."
• 코드 리뷰 → ollama run codellama "Check the following code for bugs ..."

---

ollama list

로컬 PC에 설치된 모델 목록을 확인합니다.

ollama list

예시 출력

NAME             SIZE     MODIFIED
llama3:latest    4.2 GB   2025-05-08
mistral:latest   3.5 GB   2025-05-06
gemma:7b         5.1 GB   2025-05-05

주요 특징

• 어떤 모델을 이미 다운로드했는지 바로 확인 가능
• 여러 버전 관리 가능 (예: llama3:latest, llama3:7b)

---

ollama pull

원하는 모델을 다운로드하고 로컬에 설치합니다.
필수: 첫 실행 전 반드시 모델 다운로드 필요

ollama pull 모델명

예시

ollama pull mistral

• mistral 모델이 다운로드되고 즉시 실행 가능 상태로 전환됩니다.
• 모델 크기는 보통 수 GB이므로 저장 공간 확인 필요

모델 이름 확인

Ollama 모델 라이브러리
https://ollama.com/library

---

CLI 명령어 조합 활용 예시

파일 요약 자동화

ollama run llama3 "Summarize this document: $(cat report.txt)"

시스템 자동화 예시 (Bash 스크립트)

#!/bin/bash
echo "Enter your question:"
read question
ollama run llama3 "$question"

---

기타 자주 사용하는 명령어

명령어 설명

ollama create	커스텀 모델 생성
ollama serve	API 서버 실행
ollama pull	특정 모델 다운로드
ollama list	설치된 모델 확인
ollama run	로컬 모델 실행

ollama create, ollama serve는 추후 고급 회차에서 심층 분석합니다.

---

Ollama CLI 사용시 유의사항

• 모델 다운로드 시 네트워크 속도가 느리면 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
• 저장 공간 부족으로 인한 설치 실패 주의
• 모델 삭제 기능은 rm -rf ~/.ollama/models로 수동 제거 가능 (주의)

---

정리

명령어 핵심 기능

ollama run	대화 시작
ollama list	설치 모델 목록
ollama pull	새로운 모델 다운로드

---

다음 회차 예고

4화 Ollama에서 Llama3 Mistral Gemma 등 주요 모델 실행 실습