Llm

이 가이드는 Ollama가 병렬 요청을 처리하는 방법(동시성, 대기열, 자원 제한)과 OLLAMA_NUM_PARALLEL 환경 변수(및 관련 설정 항목)를 사용하여 이를 조정하는 방법을 설명합니다.

Vibe coding 은 개발자가 자연어로 원하는 기능을 설명하면 AI 도구가 코드를 자동으로 생성하는 AI 기반 프로그래밍 접근 방식입니다. 직접 코드를 작성하는 양은 최소화합니다.

DeepSeek’s 첫 세대 추론 모델로, OpenAI-o1과 유사한 성능을 보입니다. 이 모델은 Llama와 Qwen을 기반으로 한 DeepSeek-R1에서 추출한 6개의 밀집 모델입니다.

이 Ollama CLI 치트시트는 매일 사용하는 명령어(ollama ls, ollama serve, ollama run, ollama ps, 모델 관리, 일반적인 워크플로)에 초점을 맞추고 있으며, 복사/붙여넣기할 수 있는 예제를 제공합니다.

지난 시간에 새로운 버전이 출시되었습니다. 지금까지의 내용을 확인하고, 기타 LLM과 비교하여 Mistral Small의 성능을 테스트해보세요.

리랭킹 은 검색 증강 생성 (RAG) 시스템 에서 검색 (Retrieving) 과 생성 (Generating) 사이에 위치하는 두 번째 단계입니다.

최근 Black Forest Labs는 텍스트에서 이미지로 생성하는 AI 모델을 출시했습니다. 이 모델들은 매우 높은 출력 품질을 자랑한다고 알려져 있습니다. 시작해 보세요

아름다운 음식은 눈으로도 즐길 수 있는 즐거움입니다. 하지만 이번 포스팅에서는 두 가지 AI 기반 검색 시스템인 Farfalle 와 Perplexica 를 비교해 보겠습니다.

정말 흥미진진합니다!

코파일럿 (Copilot) 이나 perplexity.ai 에 접속하여 전 세계에 당신의 의도를 알릴 필요 없이, 이제 자신의 PC 나 노트북에서 유사한 서비스를 직접 호스팅할 수 있습니다!

최근 몇몇 새로운 LLM이 출시되었습니다. 흥미로운 시기입니다. 논리적 오류를 감지하는 데 이 모델들이 어떻게 수행되는지 테스트해 보겠습니다.

LLM 실험을 처음 시작했을 당시, 관련 UI는 활발하게 개발 중이었으며 현재는 그 중 일부가 매우 우수합니다.

아직도 LLM이 당신이 원하는 것을 이해하려고 애를 쓰지 않도록 하기 위해 효과적인 프롬프트를 작성하는 데 사용되는 일반적인 접근 방법이 몇 가지 있습니다.

다양한 파라미터 수와 양자화된 모델들이 어떻게 작동하는지 테스트해보았습니다.

ollama 설치 후 ollama를 재설정하여 바로 모델을 새로운 위치에 저장하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 새 모델을 pull할 때, 이전 위치로 다운로드되지 않습니다.

다양한 버전의 LLM(llama3, phi3, gemma, mistral)의 예측 속도를 CPU와 GPU에서 비교합니다.

여기에서 저는 여러 LLM 버전을 비교하고 있습니다: Llama3 (Meta), Phi3 (Microsoft), Gemma (Google), Mistral Nemo(Mistral AI), Qwen(Alibaba).