Ollama (2) 썸네일형 리스트형 로컬에서 대형 언어 모델(LLM)을 실행하는 방법: 시작부터 활용까지 로컬에서 대형 언어 모델(LLM)을 실행하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 글은 Core i9(32스레드) CPU, 4090 GPU(16GB VRAM), 96GB RAM을 장착한 Linux 기반 랩톱을 사용하는 사례를 기반으로 작성되었습니다. 하지만 고성능 하드웨어가 없어도 적절한 설정을 통해 실행할 수 있으니 참고하세요.하드웨어 구성권장 사양CPU: Core i9과 같은 고성능 멀티코어 프로세서.GPU: 16GB 이상의 VRAM을 가진 GPU. (예: NVIDIA RTX 4090)RAM: 96GB 이상.주의점VRAM에 맞는 모델은 빠르게 작동하며, 더 큰 모델은 RAM으로 오프로드되어 속도가 느려질 수 있습니다.오래된 GPU나 CPU에서도 작은 모델을 실행할 수 있습니다.사용 도구주요 도구Ollama.. Ollama의 혁신적인 구조화된 출력 기능: AI 신뢰성의 미래를 열다 Ollama는 이제 구조화된 출력을 지원하여, JSON 스키마로 정의된 특정 형식에 모델의 출력을 제약할 수 있습니다. 이 기능은 모델의 출력이 사전에 정의된 형식에 엄격히 따르도록 보장함으로써 AI 모델의 신뢰성과 일관성을 크게 향상시킵니다. Python 및 JavaScript 라이브러리의 업데이트를 통해 구조화된 출력을 구현하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.구조화된 출력이란 무엇인가요?구조화된 출력은 개발자가 모델 응답에서 정밀성과 예측 가능성을 달성할 수 있게 합니다. 주요 장점은 다음과 같습니다:문서에서 데이터 파싱: 비구조화된 텍스트에서 구조화된 정보를 손쉽게 추출할 수 있습니다.이미지 데이터 추출: 이미지의 객체, 색상, 장면을 포함한 상세한 분석 결과를 얻을 수 있습니다.구조화된 언어 .. 이전 1 다음
