반응형 AI4 내 컴퓨터가 슈퍼 AI가 된다! 로컬 LLM의 절대 강자 'Ollama'에 대해 알아보겠습니다. 최근에는 ChatGPT나 Claude 같은 클라우드 AI 대신, 내 컴퓨터에서 직접 실행하는 로컬 LLM(Local LLM)에 대한 관심이 빠르게 증가하고 있습니다. 그 중심에 있는 대표 도구가 바로 Ollama 입니다. Ollama는 복잡한 설정 없이도 LLM을 손쉽게 다운로드하고 실행할 수 있게 해주는 오픈소스 프레임워크로, 개인용 PC를 하나의 AI 서버처럼 활용할 수 있도록 만들어줍니다. Ⅰ. Ollama란 ? 오픈소스 대형 언어 모델(LLM)을 개인 PC나 서버에서 쉽게 실행할 수 있도록 만든 도구입니다. 예전에는 로컬에서 AI를 돌리려면 환경 설정이 복잡하고 기술적 진입장벽도 높았지만, Ollama는 이를 일반 프로그램 설치처럼 단순화했습니다. 쉽게 말해, Ollama는 AI 모델의 다운로드.. 2026. 4. 3. AI의 장기 기억 장치, '벡터 데이터베이스'에 대해 알아보겠습니다. 2026년, 생성형 AI의 성능은 이제 모델 자체의 똑똑함보다 “얼마나 방대한 지식을 실시간으로 활용하느냐”에서 결정됩니다. 그 핵심 두뇌 역할을 하는 것이 바로 벡터 데이터베이스입니다.Ⅰ. 벡터 데이터베이스(Vector Database)란 ? 기존의 데이터베이스(SQL)가 엑셀 시트처럼 글자나 숫자를 정확하게 매칭해서 찾는 방식이었다면, 벡터 데이터베이스는 데이터의 ‘의미(Semantic)’를 숫자로 변환하여 저장합니다. 비유하자면 기존 DB: "사과"라는 글자가 포함된 책을 찾아줘! 벡터 DB: "빨갛고 아삭하며 비타민이 풍부한 과일에 대한 내용을 찾아줘!" (글자가 달라도 의미가 통하면 찾아냄)Ⅱ. 벡터 데이터베이스(Vector Database)가 필요한 이유 ⅰ. 시맨틱 검색 (Semanti.. 2026. 4. 2. GNN(Graph Neural Network, 그래프 신경망)에 대해 알아보겠습니다. Ⅰ. GNN(Graph Neural Network, 그래프 신경망) 등장 배경 기존의 딥러닝 모델(CNN, RNN 등)은 데이터가 격자 구조(이미지)나 시퀀스 구조(텍스트)처럼 ,규칙적인 형태(Euclidean Data),일 때 매우 잘 작동합니다.하지만 세상의 많은 데이터는 훨씬 복잡하고 불규칙한 ,비유클리드 구조(Non-Euclidean Data),를 가지고 있습니다. 1) 소셜 네트워크: 사용자 간의 복잡한 팔로우 관계 2) 분자 구조: 원자들의 결합 형태 3) 추천 시스템: 사용자와 상품 간의 상호작용이런 데이터들은 단순히 행과 열로 표현하기 어렵습니다. 이처럼 개체(Node)들 사이의 관계(Edge)를 직접적으로 모델링하기 위해 등장한 것이 바로 GNN (Graph Neural Network, .. 2026. 1. 12. 머신러닝(Machine Learning)에 대해 알아보겠습니다. Ⅰ. 머신러닝(Machine Learning)이란? 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고, 이를 통해 새로운 데이터에 대해 예측하거나 결정을 내리는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. 사람이 직접 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 경험적 데이터를 이용해 스스로 개선할 수 있도록 합니다. Ⅱ. 머신러닝 (Machine Learning) 핵심 구성 요소 ⅰ. 데이터(Data) 머신러닝 모델의 학습과 예측의 기초가 되는 원자재입니다. 데이터는 정형(표 구조 데이터) 또는 비정형(이미지, 텍스트 등)일 수 있습니다. ⅱ. 모델(Model) 데이터의 패턴을 학습하고 예측하는 역할을 합니다. 모델은 특정 알고리즘을 사용하여 설계됩니다. ⅲ. 알고리즘(Algorithm) 데이터를 학습하기 위한 방법론입니다. 주요 알고리.. 2024. 12. 16. 이전 1 다음 반응형