Ollama 로컬 LLM 가이드
이 시리즈의 글 14개
Ollama 설치, 모델 관리, API, Web UI, 로컬 RAG와 하드웨어 선택을 다루는 로컬 LLM 경로.
Ollama 입문: 로컬에서 대규모 언어 모델 실행하기
Ollama 설치부터 모델 관리, GPU 가속, OpenAI 호환 API 연동까지 로컬 LLM을 처음 실행하는 데 필요한 과정을 단계별로 설명합니다.
Ollama 모델 관리 완벽 가이드: 다운로드, 전환, 삭제 및 버전 관리
지정 버전 다운로드, 모델 전환, 일괄 삭제 스크립트, 버전 관리 모범 사례 등 Ollama 모델 관리의 핵심 명령어를 자세히 설명합니다. 로컬 LLM 라이브러리를 효율적으로 관리하고 디스크 공간을 확보하며 버전 혼란을 방지하는 방법을 알아보세요. AI 개발자와 OpenClaw 배포 사용자에게 적합합니다.
Ollama Modelfile 매개변수 완벽 해설: 나만의 커스텀 모델 만들기
Ollama Modelfile의 핵심 매개변수 10개와 temperature, num_ctx 등의 튜닝 방법을 자세히 설명하고, 바로 사용할 수 있는 실전 템플릿 4개로 나만의 커스텀 모델을 만드는 방법을 안내합니다.
Ollama GPU 스케줄링과 리소스 관리: VRAM 최적화와 멀티 GPU 부하 분산
Ollama의 VRAM 최적화 매개변수, llama.cpp GPU offloading 원리, 멀티 GPU 인스턴스와 Nginx 부하 분산 구성을 실제 사례로 설명합니다.
Ollama 성능 최적화 실전: 양자화, 배치 처리, 메모리 튜닝 완벽 가이드
Ollama 양자화 기술에서 Q4/Q5/Q8을 선택하는 방법, num_batch 설정으로 처리량을 50~150% 높이는 방법, GPU 메모리 관리와 OOM 해결책을 자세히 설명합니다. 하드웨어별 성능 벤치마크도 제공합니다.
Ollama 멀티 모델 병렬 실행: Qwen, Llama, DeepSeek 설정 실전
Ollama에서 여러 모델을 병렬로 실행하는 설정 방법을 자세히 살펴보고, Qwen, Llama, DeepSeek의 특징과 활용 시나리오를 비교하며, GPU 메모리 관리 팁을 통해 지능형 모델 전환 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다.
Ollama + Open WebUI로 로컬 ChatGPT 인터페이스 구축하기(완전 가이드)
Ollama와 Open WebUI를 사용해 로컬에 ChatGPT 스타일의 AI 채팅 인터페이스를 구축하는 방법을 단계별로 설명합니다. 설치와 배포, 모델 선택, RAG 지식 베이스, API 연동, 성능 최적화까지 30분 안에 로컬 AI 어시스턴트를 완성할 수 있습니다.
Ollama API 호출 방법: curl부터 OpenAI SDK 호환 인터페이스까지
Ollama API를 호출하는 두 가지 방법을 설명합니다. curl 기반 네이티브 REST API와 OpenAI SDK 호환 인터페이스, 스트리밍 응답 처리와 실전 코드를 함께 살펴봅니다.
Ollama API 실전: Python과 Node.js 클라이언트 개발 가이드
Ollama API 호출 방법을 자세히 설명하며 Python 및 Node.js SDK 네이티브 호출, 스트리밍 응답 처리, 도구 호출 Agent Loop, thinking 모드와 OpenAI 호환 방식 비교를 다룹니다.
LangChain + Ollama 통합 실전: 로컬 LLM 애플리케이션 개발 완벽 가이드
LangChain과 Ollama를 통합하는 전체 과정을 Chat, RAG, Agent 세 가지 실전 코드 예제와 함께 설명하고, OpenAI와 Ollama 전환 전략까지 비교해 로컬 모델로 엔터프라이즈급 LLM 애플리케이션을 만드는 방법을 안내합니다.
Ollama Embedding 실전: 로컬 벡터 검색과 RAG 구축
Ollama로 로컬 RAG 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다. mxbai-embed-large와 nomic-embed-text 모델 비교, ChromaDB/FAISS/Milvus 벡터 데이터베이스 선택, 완전한 Python 실전 코드까지 다룹니다.
Ollama 모델 양자화 실전: GGUF 형식과 정확도 손실 완전 분석
Ollama GGUF 양자화 원리를 자세히 설명하고, Red Hat의 50만 건 이상 평가 데이터를 바탕으로 정확도 손실의 실상을 살펴봅니다. 하드웨어 구성별 양자화 선택 기준도 제시해 소비자용 그래픽 카드에서 대규모 모델을 실행할 수 있도록 돕습니다.
Ollama 프로덕션 모니터링: 로그 설정과 Prometheus 알림 실전
로그 설정, Prometheus 메트릭 수집, AlertManager 알림 규칙, Grafana Dashboard 실전 구성을 아우르는 Ollama 프로덕션 배포 모니터링 가이드로, 멀티 GPU 모니터링과 자동 장애 복구를 구현합니다.
Ollama용 Mnemo 장기 기억: 배포와 운영 경계
Mnemo가 Rust, SQLite, 지식 그래프로 Ollama에 세션 간 기억을 제공하는 방식을 설명하고, API 검증과 삭제·이전·다중 Agent 공유 경계를 점검합니다.
