728x90 반응형 AI/Ollama3 Ollama-OCR, 이제 Python 패키지로 간편하게 사용하세요! 인공지능 모델을 로컬 환경에서 쉽게 실행할 수 있도록 도와주는 Ollama가 OCR (Optical Character Recognition, 광학 문자 인식) 기능을 Python 패키지로 제공하기 시작했습니다!그동안 Ollama의 강력한 기능을 활용하고 싶었지만, 복잡한 설정이나 API 호출 방식에 어려움을 느꼈던 분들에게 희소식입니다. 이제 몇 줄의 Python 코드로 이미지 속 텍스트를 추출하고, 다양한 활용 사례를 구축할 수 있게 되었습니다.Ollama-OCR Python 패키지, 왜 사용해야 할까요? 간편한 설치: pip install ollama-ocr 명령 한 줄로 패키지 설치가 완료됩니다. 복잡한 의존성 관리나 환경 설정 없이 바로 사용할 수 있습니다.직관적인 API: Python 코드를 통.. 2025. 5. 11. Ollama와 카카오톡 챗봇 연동하기: 로컬 AI 모델로 나만의 챗봇 만들기 들어가며요즘 인공지능 기술이 발전하면서 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 서비스가 많아지고 있습니다. 하지만 대부분의 서비스는 클라우드 기반으로 제공되어 개인정보 보안 문제나 비용 문제가 발생할 수 있습니다. 이런 상황에서 로컬 환경에서 AI 모델을 실행할 수 있는 Ollama와 카카오톡 챗봇을 연동하면 개인 서버에서 운영되는 나만의 AI 챗봇을 만들 수 있습니다.이 글에서는 Ollama를 설치하고 로컬 환경에서 LLM을 실행한 후, 이를 카카오톡 챗봇과 연동하는 전체 과정을 단계별로 알아보겠습니다.1. Ollama란?Ollama는 로컬 환경에서 대형 언어 모델(LLM)을 쉽게 실행할 수 있게 해주는 오픈소스 프로젝트입니다. 복잡한 설정 없이 간단한 명령어로 다양한 AI 모델을 다운.. 2025. 5. 7. Ollama 설치 Ollama는 macOS, Windows, Linux를 포함한 여러 운영 체제를 지원하며 Docker 컨테이너를 통해 실행됩니다.Ollama는 하드웨어를 요구하지 않으며 사용자가 대규모 언어 모델을 로컬에서 쉽게 실행, 관리 및 상호 작용할 수 있도록 설계되었습니다.CPU: 멀티 코어 프로세서(4코어 이상 권장).GPU: 대규모 모델을 실행하거나 미세 조정을 계획하는 경우 컴퓨팅 성능이 더 높은 GPU(예: NVIDIA의 CUDA 지원)를 사용하는 것이 좋습니다.메모리: 대형 모델의 경우 최소 8GB RAM, 16GB 이상이 권장됩니다.스토리지: 사전 학습된 모델을 저장할 수 있는 충분한 하드 디스크 공간이 필요하며, 모델 크기에 따라 일반적으로 10GB에서 수백 기가바이트까지 저장할 수 있습니다.소프트.. 2025. 5. 5. 이전 1 다음 728x90 반응형
