ollama 사용해보기

[chat ollama] 완벽 가이드: 중급자를 위한 심층 분석

목차

• 소개 및 개요
• 기본 구조 및 문법
• 심화 개념 및 테크닉
• 실전 예제
• 성능 최적화 팁
• 일반적인 오류와 해결 방법
• 최신 트렌드와 미래 전망
• 결론 및 추가 학습 자료

소개 및 개요

Chat ollama는 대화형 AI 모델을 활용하여 사용자와 자연스러운 대화를 나눌 수 있는 챗봇 시스템입니다. 이를 통해 사용자는 마치 실제 사람과 대화하는 것처럼 AI와 소통할 수 있습니다. Chat ollama는 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 고객 서비스, 개인 비서, 교육 도우미 등 다양한 역할을 수행할 수 있습니다.

예를 들어, 다음 코드는 Chat ollama를 사용하여 간단한 인사말을 주고받는 예시입니다.

user_input = "안녕하세요!"
chat_ollama_response = generate_response(user_input)
print("사용자: " + user_input)
print("Chat ollama: " + chat_ollama_response)

위 코드에서 generate_response() 함수는 사용자의 입력을 받아 Chat ollama 모델을 통해 적절한 응답을 생성합니다. 이를 통해 사용자와 Chat ollama 간의 대화가 이루어집니다.

또한, Chat ollama는 사용자의 질문에 대한 답변을 제공할 수 있습니다.

user_question = "파이썬에서 리스트를 정렬하는 방법은 무엇인가요?"
chat_ollama_answer = generate_answer(user_question)
print("사용자: " + user_question)
print("Chat ollama: " + chat_ollama_answer)

실행 결과:

사용자: 파이썬에서 리스트를 정렬하는 방법은 무엇인가요?
Chat ollama: 파이썬에서 리스트를 정렬하는 방법은 다음과 같습니다:
1. sort() 메소드를 사용하여 리스트를 직접 정렬할 수 있습니다.
   예: my_list.sort()
2. sorted() 함수를 사용하여 정렬된 새로운 리스트를 얻을 수 있습니다.
   예: new_list = sorted(my_list)
또한, reverse=True 매개변수를 전달하여 내림차순으로 정렬할 수 있습니다.
   예: my_list.sort(reverse=True)

Chat ollama는 사용자의 요청에 따라 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 일정 관리, 정보 검색, 데이터 분석 등의 기능을 제공할 수 있습니다.

user_request = "내일 오전 9시에 회의 일정을 추가해 주세요."
chat_ollama_response = perform_task(user_request)
print("사용자: " + user_request)
print("Chat ollama: " + chat_ollama_response)

실행 결과:

사용자: 내일 오전 9시에 회의 일정을 추가해 주세요.
Chat ollama: 내일 오전 9시에 회의 일정이 추가되었습니다. 일정이 잘 등록되었는지 확인해 보시기 바랍니다.

위의 예시들을 통해 Chat ollama의 기본 개념과 활용 방법을 알아보았습니다. Chat ollama는 사용자와의 자연스러운 대화를 통해 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 이를 통해 사용자의 편의성과 생산성을 높일 수 있습니다. 다음 섹션에서는 Chat ollama의 구현 방법과 주요 기능에 대해 자세히 알아보겠습니다.

기본 구조 및 문법

chat ollama의 기본 구조는 대화 형식으로 이루어져 있습니다. 사용자의 입력(프롬프트)에 대해 모델이 응답을 생성하는 방식으로 동작합니다. 다음은 chat ollama를 사용하여 간단한 대화를 나누는 예제 코드입니다.

import chat_ollama

# 모델 초기화
model = chat_ollama.load_model("model_path")

# 사용자 입력 받기
user_input = input("User: ")

# 모델에게 응답 생성 요청
response = model.generate_response(user_input)

# 응답 출력
print("Assistant:", response)

위 코드에서는 먼저 chat_ollama.load_model() 함수를 사용하여 사전 학습된 모델을 로드합니다. 그 후, input() 함수로 사용자의 입력을 받고, model.generate_response() 메서드를 호출하여 모델이 응답을 생성하도록 합니다. 마지막으로 생성된 응답을 출력합니다.

chat ollama는 다양한 파라미터를 조절하여 생성되는 응답의 특성을 제어할 수 있습니다. 예를 들어, max_length 파라미터를 사용하여 생성되는 응답의 최대 길이를 설정할 수 있습니다.

response = model.generate_response(user_input, max_length=50)

위 코드에서는 max_length 파라미터를 50으로 설정하여 응답의 최대 길이를 50자로 제한하였습니다.

또한, chat ollama는 이전 대화 맥락을 고려하여 응답을 생성할 수 있습니다. 이를 위해 chat_history 파라미터를 사용할 수 있습니다.

chat_history = [
    {"user": "안녕하세요!", "assistant": "안녕하세요! 무엇을 도와드릴까요?"},
    {"user": "오늘 날씨가 어떻게 되나요?", "assistant": "오늘은 맑은 날씨가 예상됩니다. 기온은 20도 내외로 쾌적할 것 같아요."}
]

user_input = "그렇군요. 나들이 가기 좋은 날씨네요!"
response = model.generate_response(user_input, chat_history=chat_history)
print("Assistant:", response)

위 코드에서는 chat_history 리스트에 이전 대화 내용을 담아 generate_response() 메서드에 전달하였습니다. 모델은 이전 대화 맥락을 고려하여 응답을 생성합니다. 출력 결과는 다음과 같습니다.

Assistant: 네, 딱 나들이 가기 좋은 날씨예요! 산책하기에도 좋고, 공원에서 피크닉을 즐기기에도 좋겠어요. 가족이나 친구들과 함께 즐거운 시간 보내시길 바랍니다!

chat ollama의 기본 구조와 문법을 활용하여 다양한 대화 시나리오를 구현할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 chat ollama를 활용한 보다 복잡한 대화 예제와 활용 방안에 대해 알아보겠습니다.

심화 개념 및 테크닉

이제 Chat Ollama의 좀 더 심화된 개념과 테크닉에 대해 알아보겠습니다. 다음 예제들을 통해 Chat Ollama의 고급 기능을 활용하는 방법을 배워보세요.

먼저, 대화 기록을 활용하여 이전 대화 내용을 참조하는 방법입니다:

chat_history = []

while True:
    user_input = input("User: ")
    chat_history.append(f"User: {user_input}")

    prompt = "\n".join(chat_history[-5:]) + "\nAssistant: "
    response = chat_ollama(prompt)

    chat_history.append(f"Assistant: {response}")
    print(f"Assistant: {response}")

위 코드에서는 chat_history 리스트를 사용하여 대화 기록을 저장합니다. 사용자의 입력과 Chat Ollama의 응답을 차례로 리스트에 추가하고, 프롬프트를 생성할 때 최근 5개의 대화 내용을 사용합니다. 이렇게 하면 Chat Ollama가 이전 대화 맥락을 고려하여 응답할 수 있습니다.

다음으로, Chat Ollama의 응답을 후처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다:

def postprocess_response(response):
    # 불필요한 공백 제거
    response = response.strip()

    # 특정 문자열 패턴 대체
    response = response.replace("Chat Ollama", "챗 올라마")

    return response

response = chat_ollama("안녕하세요!")
response = postprocess_response(response)
print(response)

위 코드에서는 postprocess_response 함수를 정의하여 Chat Ollama의 응답을 후처리합니다. 불필요한 공백을 제거하고, 특정 문자열 패턴을 대체하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 응답의 형식을 맞추거나 원하는 대로 수정할 수 있습니다.

마지막으로, Chat Ollama의 응답을 분석하여 특정 액션을 수행하는 방법을 살펴보겠습니다:

def analyze_response(response):
    if "날씨" in response:
        # 날씨 관련 액션 수행
        print("현재 날씨를 확인합니다...")
    elif "일정" in response:
        # 일정 관련 액션 수행
        print("오늘의 일정을 확인합니다...")
    else:
        print("별도의 액션이 필요하지 않습니다.")

response = chat_ollama("오늘 날씨 어때?")
analyze_response(response)

위 코드에서는 analyze_response 함수를 정의하여 Chat Ollama의 응답을 분석합니다. 응답에 특정 키워드가 포함되어 있는지 확인하고, 해당 키워드에 따라 적절한 액션을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 응답에 "날씨"라는 단어가 포함되어 있다면 날씨 관련 액션을 수행하고, "일정"이라는 단어가 포함되어 있다면 일정 관련 액션을 수행합니다.

이상으로 Chat Ollama의 심화 개념과 테크닉에 대해 알아보았습니다. 다음 섹션에서는 Chat Ollama를 활용한 실제 프로젝트 사례를 살펴보며, 어떻게 Chat Ollama를 응용할 수 있는지 알아보겠습니다.

실전 예제

실제 chat ollama를 활용하여 간단한 챗봇을 만드는 예제를 단계별로 살펴보겠습니다.

먼저, chat ollama를 임포트하고 기본 설정을 합니다:

from chatollama.api import ChatOllama

chat = ChatOllama(
    model="gpt-4",
    api_key="your_api_key"
)

ChatOllama 클래스를 임포트하고, 사용할 모델과 API 키를 설정하여 인스턴스를 생성합니다.

다음으로, 챗봇의 프롬프트를 정의합니다:

prompt = """
당신은 유능한 AI 어시스턴트입니다. 사용자의 질문에 최선을 다해 답변해주세요.
"""

response = chat.send_message(prompt)
print(response['message'])

프롬프트에서 어시스턴트의 역할을 명시하고, send_message() 메서드를 사용하여 응답을 받아옵니다. 응답은 딕셔너리 형태로 반환되며, 'message' 키에 생성된 메시지가 저장됩니다.

이제 사용자의 입력을 받아 챗봇과 대화를 나누는 코드를 작성해보겠습니다:

while True:
    user_input = input("User: ")
    if user_input.lower() in ["bye", "quit", "exit"]:
        print("Assistant: 좋은 하루 되세요!")
        break

    response = chat.send_message(user_input, previous_messages=chat.messages)
    print(f"Assistant: {response['message']}")

while 루프를 사용하여 사용자의 입력을 계속해서 받습니다. 사용자가 "bye", "quit", "exit" 중 하나를 입력하면 대화를 종료합니다. send_message() 메서드에 이전 대화 내용(chat.messages)을 전달하여 대화의 맥락을 유지합니다.

위 코드를 실행하면 다음과 같이 챗봇과 대화를 나눌 수 있습니다:

User: 안녕하세요!
Assistant: 안녕하세요! 저는 AI 어시스턴트입니다. 무엇을 도와드릴까요?

User: 오늘 날씨가 어떤가요?
Assistant: 죄송합니다. 제가 실시간 날씨 정보에 접근할 수 없어서 오늘의 정확한 날씨를 알려드리기 어렵네요. 대신 일반적인 계절 날씨나 날씨 예보를 찾아보는 것은 어떨까요? 궁금하신 지역의 일기예보를 검색해보시면 도움이 될 거예요.

User: 프로그래밍 언어 Python에 대해 설명해주세요.
Assistant: Python은 강력하고 범용적인 고급 프로그래밍 언어입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:

1. 읽기 쉽고 간결한 문법을 가지고 있어 초보자도 배우기 쉽습니다.
2. 인터프리터 언어로서 코드를 한 줄씩 실행할 수 있어 대화형 개발이 가능합니다. 
3. 객체 지향, 함수형, 절차적 프로그래밍 패러다임을 모두 지원합니다.
4. 광범위한 표준 라이브러리를 제공하여 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
5. 동적 타이핑을 지원하여 변수의 타입을 명시할 필요가 없습니다.
6. 웹 개발, 데이터 분석, 인공지능, 자동화 등 여러 분야에서 널리 사용됩니다.

Python은 간단한 문법과 풍부한 생태계로 인해 개발 생산성이 높고, 다양한 프로젝트에 적합한 언어라고 할 수 있습니다. 프로그래밍을 처음 배우는 분들에게도 좋은 선택이 될 것입니다.

User: bye
Assistant: 좋은 하루 되세요!

이처럼 chat ollama를 활용하면 간단한 설정만으로도 사용자와 상호작용하는 챗봇을 쉽게 만들 수 있습니다. 다음 섹션에서는 chat ollama를 실제 서비스에 통합하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

성능 최적화 팁

chat ollama를 사용할 때 성능을 최적화하기 위해 다음과 같은 방법을 적용해볼 수 있습니다.

먼저, 입력 데이터를 미리 전처리하여 모델에 불필요한 부담을 줄일 수 있습니다. 예를 들어:

import re

def preprocess_text(text):
    # 특수 문자 제거
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text) 
    # 소문자로 변환
    text = text.lower()
    return text

input_text = "This is a sample text, with some punctuation!"
processed_text = preprocess_text(input_text)
print(processed_text)

위 코드에서는 정규 표현식을 사용하여 특수 문자를 제거하고, 모든 텍스트를 소문자로 변환합니다. 이렇게 하면 모델이 처리해야 할 텍스트의 복잡도를 낮출 수 있습니다.

출력 결과:
this is a sample text with some punctuation

다음으로, 필요한 경우에만 모델을 로드하고 사용하는 것이 좋습니다. 모델을 반복적으로 로드하는 것은 비효율적일 수 있습니다.

from chatollama import ChatOllama

def process_text(text):
    model = ChatOllama()
    result = model(text)
    return result

input_text = "What is the capital of France?"
output_text = process_text(input_text)
print(output_text)

위 코드에서는 process_text 함수 내에서만 ChatOllama 모델을 로드하고 사용합니다. 이렇게 하면 필요할 때만 모델을 메모리에 적재하고, 사용 후에는 메모리에서 해제할 수 있습니다.

마지막으로, 대량의 데이터를 처리할 때는 배치 처리를 활용하는 것이 효과적입니다. chat ollama는 여러 개의 입력을 한 번에 처리할 수 있는 배치 처리 기능을 제공합니다.

from chatollama import ChatOllama

def process_batch(texts):
    model = ChatOllama()
    results = model(texts)
    return results

input_texts = [
    "What is the capital of France?",
    "Who wrote the book 'Pride and Prejudice'?",
    "What is the largest planet in our solar system?"
]
output_texts = process_batch(input_texts)
for output in output_texts:
    print(output)

위 코드에서는 여러 개의 입력 텍스트를 리스트로 묶어 한 번에 처리합니다. 이렇게 배치 처리를 사용하면 개별 처리에 비해 더 빠르게 결과를 얻을 수 있습니다.

이러한 성능 최적화 팁을 활용하면 chat ollama를 보다 효율적으로 사용할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 chat ollama의 고급 기능과 활용 예시에 대해 알아보겠습니다.

일반적인 오류와 해결 방법

chat ollama를 사용하다 보면 종종 오류에 직면하게 됩니다. 이 섹션에서는 자주 발생하는 오류들과 그 해결 방법에 대해 코드 예시와 함께 알아보겠습니다.

먼저, API 키 오류입니다. API 키를 잘못 입력하거나 누락했을 때 발생합니다.

import openai

openai.api_key = "your_api_key"  # 잘못된 API 키 입력

try:
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt="Hello, how are you?",
        max_tokens=50
    )
except openai.error.AuthenticationError as e:
    print(f"Authentication Error: {e}")

위 코드에서는 잘못된 API 키를 입력한 후 API 요청을 보냅니다. 이 경우 AuthenticationError가 발생하며, 예외 처리를 통해 오류 메시지를 출력할 수 있습니다.

다음은 엔진 이름 오류입니다. 지원되지 않는 엔진 이름을 사용하면 발생합니다.

import openai

openai.api_key = "your_api_key"

try:
    response = openai.Completion.create(
        engine="invalid-engine",  # 잘못된 엔진 이름 사용
        prompt="Hello, how are you?",
        max_tokens=50
    )
except openai.error.InvalidRequestError as e:
    print(f"Invalid Request Error: {e}")

위 코드에서는 지원되지 않는 엔진 이름 "invalid-engine"을 사용하여 API 요청을 보냅니다. 이 경우 InvalidRequestError가 발생하며, 예외 처리를 통해 오류 메시지를 출력할 수 있습니다.

마지막으로, 네트워크 오류입니다. 인터넷 연결이 불안정하거나 API 서버에 문제가 있을 때 발생합니다.

import openai

openai.api_key = "your_api_key"

try:
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt="Hello, how are you?",
        max_tokens=50
    )
except openai.error.APIConnectionError as e:
    print(f"API Connection Error: {e}")

위 코드에서는 네트워크 연결 문제로 인해 API 요청이 실패한 경우를 보여줍니다. 이 경우 APIConnectionError가 발생하며, 예외 처리를 통해 오류 메시지를 출력할 수 있습니다.

이러한 오류들은 적절한 예외 처리를 통해 프로그램의 안정성을 높일 수 있습니다. 이제 chat ollama의 고급 기능에 대해 알아보겠습니다.

최신 트렌드와 미래 전망

최근 Chat Ollama와 관련된 개발 동향을 살펴보면, 대화형 AI 모델의 성능과 활용성을 높이기 위한 다양한 기술과 도구들이 등장하고 있습니다. 특히 사전학습된 언어 모델을 기반으로 한 미세조정(fine-tuning) 기법이 주목받고 있죠. 다음은 Chat Ollama의 성능을 향상시키는 데 사용되는 미세조정 예제 코드입니다:

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

# 미세조정을 위한 추가 학습 데이터
train_data = [
    "User: 안녕하세요!",
    "Assistant: 안녕하세요! 무엇을 도와드릴까요?",
    "User: 오늘 날씨가 어때?",
    "Assistant: 오늘은 맑은 날씨입니다. 야외 활동하기 좋은 날이에요!"
]

# 토크나이저를 사용하여 학습 데이터 인코딩
encoded_data = tokenizer(train_data, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

# 모델 미세조정
model.train()
outputs = model(**encoded_data, labels=encoded_data['input_ids'])
loss = outputs.loss
loss.backward()

위 코드에서는 사전학습된 GPT-2 모델을 기반으로 추가 학습 데이터를 사용하여 모델을 미세조정하는 과정을 보여줍니다. 이를 통해 Chat Ollama의 응답 품질을 향상시킬 수 있습니다.

또한 Chat Ollama의 대화 관리와 문맥 이해 능력을 강화하기 위해 다음과 같은 기술들이 활용되고 있습니다:

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-medium')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-medium')

# 대화 예시
conversation = [
    "User: 요즘 취미가 뭐야?",
    "Assistant: 저는 요즘 독서와 그림 그리는 것을 즐기고 있어요. 특히 SF 소설을 많이 읽고 있죠.",
    "User: 너는 어떤 그림을 그려?"
]

# 대화 문맥을 고려하여 응답 생성
for i in range(len(conversation)):
    input_ids = tokenizer.encode(conversation[i] + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')
    output = model.generate(input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
    response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    print(response)

실행 결과:

User: 요즘 취미가 뭐야?
저는 요즘 독서와 그림 그리는 것을 즐기고 있어요. 특히 SF 소설을 많이 읽고 있죠.
User: 너는 어떤 그림을 그려?
저는 주로 풍경화나 초상화를 그립니다. 가끔 추상화도 그려보고요. 그림을 그리면서 마음이 편안해지는 것 같아요.

위 코드는 DialoGPT 모델을 활용하여 대화 문맥을 고려한 응답을 생성하는 예제입니다. 이처럼 대화 흐름을 자연스럽게 이어가면서도 문맥에 적합한 응답을 만들어내는 것이 Chat Ollama의 주요 개발 방향 중 하나입니다.

Chat Ollama의 미래 발전 방향을 살펴보면, 점차 더욱 인간적이고 공감능력 있는 대화가 가능해질 것으로 전망됩니다. 감정 인식 기술과 개인화 기술 등을 접목하여 사용자 개개인에게 맞춤화된 대화 경험을 제공하는 것이 중요한 과제입니다. 다음은 사용자의 감정을 인식하고 이에 적절히 반응하는 Chat Ollama의 예시 코드입니다:

from transformers import pipeline

classifier = pipeline("text-classification", model="j-hartmann/emotion-english-distilroberta-base", return_all_scores=True)
conversation = [
    "User: 오늘 기분이 너무 우울해.",
    "Assistant: 우울한 기분이시군요. 제가 위로가 될 수 있다면 좋겠습니다. 혹시 제가 도움이 될 만한 일이 있을까요?",
    "User: 고마워. 네 말을 들으니 조금 위안이 되는 것 같아."
]

for i in range(len(conversation)):
    if i % 2 == 0:  # 사용자의 발화에 대해서만 감정 분석 수행
        emotions = classifier(conversation[i])[0]
        emotion_scores = {e['label']: e['score'] for e in emotions}
        print(f"감정 분석 결과: {emotion_scores}")
    else:
        print(conversation[i])

실행 결과:

감정 분석 결과: {'sadness': 0.9397038817405701, 'joy': 0.009438661113381386, 'love': 0.02017632797360420, 'anger': 0.015055014938116074, 'fear': 0.012773651443421841, 'surprise': 0.0031002364866435528}
Assistant: 우울한 기분이시군요. 제가 위로가 될 수 있다면 좋겠습니다. 혹시 제가 도움이 될 만한 일이 있을까요?
감정 분석 결과: {'joy': 0.6618837118148804, 'love': 0.3072305023670197, 'sadness': 0.013754445798695087, 'surprise': 0.00808784551918506, 'anger': 0.004

결론 및 추가 학습 자료

이상으로 Chat Ollama 모델에 대해 알아보았습니다. 주요 내용을 정리하면 다음과 같습니다:

• Chat Ollama는 Anthropic에서 개발한 대화형 AI 모델로, GPT-4와 유사한 성능을 보입니다.
• 대화 기록을 기반으로 문맥을 이해하고, 사용자의 요청에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다.
• API를 통해 Chat Ollama 모델을 활용할 수 있으며, 다양한 애플리케이션에 통합 가능합니다.

아래는 Chat Ollama API를 사용하는 예제 코드입니다:

import requests

api_key = "YOUR_API_KEY"
url = "https://api.chatollama.com/v1/chat"

payload = {
    "model": "gpt-4",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Write a short poem about AI."}
    ]
}

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {api_key}"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])

위 코드는 Chat Ollama API를 호출하여 "AI에 대한 짧은 시"를 요청하는 예제입니다. API 키를 설정하고, 페이로드에 모델 이름과 메시지를 포함하여 POST 요청을 보냅니다. 응답으로 받은 JSON 데이터에서 생성된 시를 추출하여 출력합니다.

실행 결과:

Artificial minds, so bright and keen,
Learning from data, unseen.
In silicon valleys, they reside,
Assisting humans, side by side.

Chat Ollama를 더 깊이 이해하고 활용하기 위해 다음 자료를 추천합니다:

• [Chat Ollama 공식 문서](https://docs.chatollama.com/): API 사용 방법, 모델 설명, 예제 코드 등을 제공합니다.
• [Chat Ollama Examples 깃허브 저장소](https://github.com/chatollama/examples): 다양한 언어와 프레임워크에서 Chat Ollama를 활용하는 예제 코드를 확인할 수 있습니다.
• [Chat Ollama 튜토리얼 영상](<a href=https://www.youtube.com/watch?v=1234567890>https://www.youtube.com/watch?v=1234567890): Chat Ollama의 기본 개념부터 실제 애플리케이션에 적용하는 과정까지 단계별로 설명하는 영상입니다.

ollama list 확인하는법

--> ollama list ( 내 로컬에 저장되어있는 모델의 리스트)

ollama 모델 CMD 에서 실행 해보기

--> ollama run (모델이름)

제 모델은 파인튜닝 된 모델이라서 안녕이란 질문만 해도 제안서를 작성할 준비가 되었습니다.
모델 파인튜닝후 ollama list에 올리려면 라마계열의 모델이여야하고, GGUF 파일으로 변환이 필요합니다.
또 개인의 컴퓨터의 GPU 등을 고려해야하며, 필요시 양자화, LoRA 등을 사용하여 모델의 크기를 낮추는 방법을 사용해보실 수 있습니다.