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오라마

Ollama는 Llama, Mistral 및 CodeLlama와 같은 AI 모델에 대한 개인 정보 보호, 제어 및 오프라인 액세스를 제공하는 기계에 로컬로 큰 언어 모델을 실행하기위한 도구입니다.

설치 및 설치

| | Command | Description | | | --- | --- | | | curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh \ | sh | Install Ollama on Linux/macOS | | | | brew install ollama | Install via Homebrew (macOS) | | | | ollama --version | Check installed version | | | | ollama serve | Start Ollama server | | | | ollama ps | List running models | | | | ollama list | List installed models | |

모델 관리

| | Command | Description | | | --- | --- | | | ollama pull llama3.1 | Download Llama 3.1 model | | | | ollama pull mistral | Download Mistral model | | | | ollama pull codellama | Download CodeLlama model | | | | ollama pull gemma:7b | Download specific model size | | | | ollama show llama3.1 | Show model information | | | | ollama rm mistral | Remove model | |

인기 모델

일반 목적 모델

| | Command | Description | | | --- | --- | | | ollama pull llama3.1:8b | Llama 3.1 8B parameters | | | | ollama pull llama3.1:70b | Llama 3.1 70B parameters | | | | ollama pull mistral:7b | Mistral 7B model | | | | ollama pull mixtral:8x7b | Mixtral 8x7B mixture of experts | | | | ollama pull gemma:7b | Google Gemma 7B | | | | ollama pull phi3:mini | Microsoft Phi-3 Mini | |

Code-특별화 모델 번호:

| | Command | Description | | | --- | --- | | | ollama pull codellama:7b | CodeLlama 7B for coding | | | | ollama pull codellama:13b | CodeLlama 13B for coding | | | | ollama pull codegemma:7b | CodeGemma for code generation | | | | ollama pull deepseek-coder:6.7b | DeepSeek Coder model | | | | ollama pull starcoder2:7b | StarCoder2 for code | |

특수 모델

| | Command | Description | | | --- | --- | | | ollama pull llava:7b | LLaVA multimodal model | | | | ollama pull nomic-embed-text | Text embedding model | | | | ollama pull all-minilm | Sentence embedding model | | | | ollama pull mxbai-embed-large | Large embedding model | |

실행 모델

| | Command | Description | | | --- | --- | | | ollama run llama3.1 | Start interactive chat with Llama 3.1 | | | | ollama run mistral "Hello, how are you?" | Single prompt to Mistral | | | | ollama run codellama "Write a Python function" | Code generation with CodeLlama | | | | ollama run llava "Describe this image" --image photo.jpg | Multimodal with image | |

채팅 인터페이스

| | Command | Description | | | --- | --- | | | ollama run llama3.1 | Start interactive chat | | | | /bye | Exit chat session | | | | /clear | Clear chat history | | | | /save chat.txt | Save chat to file | | | | /load chat.txt | Load chat from file | | | | /multiline | Enable multiline input | |

사이트맵 제품 정보

REST API를

| | Command | Description | | | --- | --- | | | curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model":"llama3.1","prompt":"Hello"}' | Generate text via API | | | | curl http://localhost:11434/api/chat -d '{"model":"llama3.1","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}' | Chat via API | | | | curl http://localhost:11434/api/tags | List models via API | | | | curl http://localhost:11434/api/show -d '{"name":"llama3.1"}' | Show model info via API | |

스트리밍 응답

| | Command | Description | | | --- | --- | | | curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model":"llama3.1","prompt":"Hello","stream":true}' | Stream response | | | | curl http://localhost:11434/api/chat -d '{"model":"llama3.1","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}],"stream":true}' | Stream chat | |

모델 구성

온도와 모수

| | Command | Description | | | --- | --- | | | ollama run llama3.1 --temperature 0.7 | Set temperature | | | | ollama run llama3.1 --top-p 0.9 | Set top-p sampling | | | | ollama run llama3.1 --top-k 40 | Set top-k sampling | | | | ollama run llama3.1 --repeat-penalty 1.1 | Set repeat penalty | | | | ollama run llama3.1 --seed 42 | Set random seed | |

텍스트 및 메모리

| | Command | Description | | | --- | --- | | | ollama run llama3.1 --ctx-size 4096 | Set context window size | | | | ollama run llama3.1 --batch-size 512 | Set batch size | | | | ollama run llama3.1 --threads 8 | Set number of threads | |

주문 모형

Modelfiles 만들기

| | Command | Description | | | --- | --- | | | ollama create mymodel -f Modelfile | Create custom model | | | | ollama create mymodel -f Modelfile --quantize q4_0 | Create with quantization | |

Modelfile 예제

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통합 예제

Python 통합

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JavaScript 통합

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Bash 통합

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성능 최적화

| | Command | Description | | | --- | --- | | | ollama run llama3.1 --gpu-layers 32 | Use GPU acceleration | | | | ollama run llama3.1 --memory-limit 8GB | Set memory limit | | | | ollama run llama3.1 --cpu-threads 8 | Set CPU threads | | | | ollama run llama3.1 --batch-size 1024 | Optimize batch size | |

환경 변수

| | Variable | Description | | | --- | --- | | | OLLAMA_HOST | Set server host (default: 127.0.0.1:11434) | | | | OLLAMA_MODELS | Set models directory | | | | OLLAMA_NUM_PARALLEL | Number of parallel requests | | | | OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS | Max models in memory | | | | OLLAMA_FLASH_ATTENTION | Enable flash attention | | | | OLLAMA_GPU_OVERHEAD | GPU memory overhead | |

Docker 사용법

| | Command | Description | | | --- | --- | | | docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama | Run Ollama in Docker | | | | docker exec -it ollama ollama run llama3.1 | Run model in container | | | | docker exec -it ollama ollama pull mistral | Pull model in container | |

Docker 컴파일

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모니터링 및 디버깅

| | Command | Description | | | --- | --- | | | ollama logs | View Ollama logs | | | | ollama ps | Show running models and memory usage | | | | curl http://localhost:11434/api/version | Check API version | | | | curl http://localhost:11434/api/tags | List available models | |

모형 Quantization

| | Command | Description | | | --- | --- | | | ollama create mymodel -f Modelfile --quantize q4_0 | 4-bit quantization | | | | ollama create mymodel -f Modelfile --quantize q5_0 | 5-bit quantization | | | | ollama create mymodel -f Modelfile --quantize q8_0 | 8-bit quantization | | | | ollama create mymodel -f Modelfile --quantize f16 | 16-bit float | |

Embedding 모형

| | Command | Description | | | --- | --- | | | ollama pull nomic-embed-text | Pull text embedding model | | | | curl http://localhost:11434/api/embeddings -d '{"model":"nomic-embed-text","prompt":"Hello world"}' | Generate embeddings | |

문제 해결

| | Command | Description | | | --- | --- | | | ollama --help | Show help information | | | | ollama serve --help | Show server options | | | | ps aux \ | grep ollama | Check if Ollama is running | | | | lsof -i :11434 | Check port usage | | | | ollama rm --all | Remove all models | |

최고의 연습

  • 유효한 렘 (7B ≈ 4GB, 13B ≈ 8GB, 70B ≈ 40GB에 근거를 둔 모형 크기를 선택하십시오)
  • 더 나은 성능을 위해 사용할 때 GPU 가속
  • API 통합에서 적절한 오류 처리 구현
  • 여러 모델을 실행할 때 메모리 사용 모니터
  • 리소스 기반 환경에 적합한 모델 사용
  • Cache 자주 사용하는 모델 Locally
  • 사용 사례에 적합한 컨텍스트 크기를 설정
  • 긴 응답에 대한 스트리밍을 사용하여 사용자 경험을 향상
  • 생산 API 사용 제한률
  • 향상된 성능과 기능을 위한 모델 업데이트

일반적인 사용 사례

코드 생성

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텍스트 분석

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크리에이티브 글쓰기

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데이터 처리

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