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Ollama의 GPT-OSS 모델은 특히 LangChain, OpenAI SDK, vllm 및 기타 프레임워크와 함께 사용될 때 구조화된 출력을 처리하는 데 반복적인 문제가 있습니다.

대규모 언어 모델(LLMs) 은 강력하지만, 실제 운영 환경에서는 일반적인 문장이 아닌 예측 가능한 데이터를 원합니다. 즉, 앱에 입력할 수 있는 속성, 사실 또는 구조화된 객체를 원합니다. 이에 대해 LLM 구조화된 출력을 살펴보겠습니다.

여기서 저는 새로운 버전의 Ollama가 모델에 할당하는 VRAM의 양을 이전 버전과 비교하고 있습니다.
새로운 버전은 더 나쁘다고 보입니다.

Ollama은 LLM을 로컬에서 실행하는 데 사용되는 가장 인기 있는 도구 중 하나로 빠르게 자리 잡았습니다.
간단한 CLI와 간소화된 모델 관리 기능 덕분에, 클라우드 외부에서 AI 모델을 사용하고자 하는 개발자들에게 필수적인 선택지가 되었습니다.
하지만 많은 유망한 플랫폼과 마찬가지로, 이미 **Enshittification**의 징후가 나타나고 있습니다.

로컬에서 호스팅된 Ollama는 대형 언어 모델을 자신의 컴퓨터에서 실행할 수 있게 해줍니다. 하지만 명령줄을 통해 사용하는 것은 사용자 친화적이지 않습니다. 다음은 로컬 Ollama에 연결되는 **ChatGPT 스타일의 인터페이스**를 제공하는 여러 오픈 소스 프로젝트입니다.

The Pragmatic Engineer 뉴스레터가 며칠 전에 발표한 설문 조사 통계에 따르면, 2025년 중반의 프로그래밍 언어, IDE, AI 도구의 인기 및 기타 데이터가 포함되어 있습니다.

NVIDIA는 곧 NVIDIA DGX Spark를 출시할 예정입니다. 이는 Blackwell 아키텍처를 기반으로 한 소형 AI 슈퍼컴퓨터로, 128GB 이상의 통합 RAM과 1 PFLOPS의 AI 성능을 제공합니다. LLM을 실행하는 데 매우 적합한 장비입니다.

표준 Ollama에는 직접적인 재정렬 API가 없기 때문에, 쿼리-문서 쌍의 임베딩을 생성하고 이를 점수화하여 Qwen3 재정렬기 사용으로 재정렬하기(GO)를 구현해야 합니다.

한 여름의 추운 날, 호주에서는 여름이 아니라 겨울이죠…
AI 모델을 훈련하여 비캡된 콘크리트 강화 철근을 감지하는 것이 급한 필요성을 느꼈습니다…

이 테스트에서는 Ollama에 호스팅된 다양한 LLM이 Hugo 페이지를 영어에서 독일어로 번역하는 방법을 비교하고 있습니다. https://www.glukhov.org/ko/post/2025/06/translation-quality-comparison-llms-on-ollama/ "comparison how different LLMs hosted on Ollama translate Hugo page from English to German".

테스트한 세 페이지는 서로 다른 주제를 다루고 있으며, 마크다운 형식으로 구성되어 있습니다. 헤더, 목록, 표, 링크 등이 포함되어 있습니다.

이 작은
Reranking Go 코드 예제는 Ollama를 호출하여 쿼리와 각 후보 문서에 대한 임베딩을 생성
그런 다음 코사인 유사도에 따라 내림차순으로 정렬합니다.

PCIe 랜의 수가 LLM 성능에 미치는 영향? 작업에 따라 다릅니다. 훈련 및 다중 GPU 추론의 경우 성능 저하가 상당합니다.

Ollama 모델 라이브러리에는 HTML 콘텐츠를 Markdown으로 변환할 수 있는 모델이 있습니다. 이는 콘텐츠 변환 작업에 유용합니다.
HTML을 Markdown으로 변환하는 LLM Ollama

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