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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 run로컬에서 특정 모델을 바로 실행하여 대화 세션을 시작합니다.ollama run 모델명예시ollama run llama3💬 "Explain the concept of Reinforcement Learning."🧠 "Reinforcement learning is a machine learning approach where an agent lear..

Ollama의 강점 중 하나는 다양한 OS 환경에서 단 몇 단계의 설치로 바로 실행 가능하다는 점입니다. 이번 회차에서는 macOS, Linux, Windows에서 Ollama를 설치하고 첫 모델을 실행하는 방법을 실습 위주로 안내합니다.✅ 사전 준비 사항구분 최소 요구 사항OSmacOS 12 이상, Ubuntu 20.04 이상, Windows 10 이상메모리최소 8GB RAM (권장 16GB 이상)저장공간모델 다운로드를 위한 최소 10GB 여유 공간GPU (선택)NVIDIA GPU 사용 시 성능 개선 가능 (Linux/Windows)🎯 1. macOS 설치1️⃣ Homebrew로 설치 (권장)brew install ollama2️⃣ 직접 다운로드Ollama 공식 사이트 → macOS 버전 다운로드다운..

ollama.com을 처음 접한 사람들에게 Ollama는 놀라운 가능성을 제시합니다. 거대한 파라미터의 LLM을 클라우드 없이, 내 노트북에서 직접 실행할 수 있다면? Ollama는 바로 그 "로컬 LLM 실행 환경"을 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 만든 플랫폼입니다.Ollama가 필요한 이유: 클라우드를 벗어난 AI 실험대형 언어 모델(LLM)의 시대가 열리면서 OpenAI, Google, Anthropic 등의 클라우드 기반 모델들이 각광받았습니다. 하지만 다음과 같은 이유로 로컬 실행에 대한 수요가 급격히 높아지고 있습니다.데이터 보안: 민감한 데이터를 클라우드로 보내기 어려운 기업/기관비용 문제: API 호출 비용이 기하급수적으로 늘어나는 스타트업지속 가능한 실험 환경: 모델이 자주 바뀌고 수정되..

메타가 만든 GPT 대항마, LLaMA 모델이란?Meta(구 Facebook)는 2023년부터 LLaMA(Large Language Model Meta AI) 시리즈를 통해 오픈소스 LLM 시장을 본격적으로 리드하기 시작했습니다.GPT 시리즈처럼 거대한 파라미터를 가진 Transformer 기반 모델로, 더 가볍고 빠르며 유연한 특징이 있습니다. 특히 LLaMA는 다음과 같은 측면에서 주목받고 있습니다.상업적 사용이 가능한 오픈소스 모델 (Apache 2.0, LLaMA 2부터 적용)GPT-4에 준하는 성능 (LLaMA 3.1은 405B 파라미터 모델 포함)128K 토큰 컨텍스트 길이로 장문 문서도 대응 가능Hugging Face, AWS, Azure 등에서 손쉽게 사용 가능LLaMA 모델 라인업 한눈에..