Ollama

최근 로컬 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)을 구동하기 위한 도구들이 눈부시게 발전하고 있습니다. 특히 Apple Silicon(M칩 시리즈)을 탑재한 macOS에서는 디바이스의 하드웨어 리소스를 얼마나 잘 활용하는지에 따라 추론 속도와 메모리 효율이 크게 달라집니다. 오늘은 Apple에서 직접 개발한 머신러닝 프레임워크인 MLX에 대해 알아보고, 가장 대중적인 도구인 Ollama와의 비교, 그리고 강력한 성능을 자랑하는 Qwen3.5 9B 모델을 기준으로 로컬 환경을 구성하는 방법을 정리해 보겠습니다. 1. MLX란 무엇인가? MLX는 Apple의 머신러닝 연구 팀(Apple Machine Learning Research)에서 Apple Silicon을 위해 특별히 설계한 배열(Array) 및 머신러닝 프레임워크입니다. PyTorch나 JAX와 매우 유사한 Python API를 제공하면서도, Apple의 통합 메모리(Unified Memory) 아키텍처를 가장 깊은 수준에서 최적화하여 사용할 수 있도록 만들어졌습니다. ...

Claude Code를 쓰고 싶은데 유료 API 비용이 부담될 때, 실무에서는 보통 두 가지 경로를 사용합니다. Ollama 기반 로컬 모델 연결 free-claude-code 같은 호환 레이어를 통해 NVIDIA NIM, OpenRouter, LM Studio 백엔드 연결 이 글은 각 방식의 배경, 설치/설정 방법, 그리고 운영 시 주의점을 정리합니다. 왜 “무료 플랜” 구성이 필요한가 코드 에이전트는 반복 호출이 많아 토큰 비용이 빠르게 증가합니다. 개인 프로젝트나 학습 단계에서는 응답 품질보다 비용 상한이 더 중요할 수 있습니다. 팀 환경에서는 “무조건 최신 고가 모델"보다 “저비용 + 재현 가능한 워크플로"가 더 실용적입니다. 핵심은, Claude Code UX를 유지하면서 백엔드를 교체하는 것입니다. ...

ollama, ollama-webui, mistral 설치 및 테스트 Ollama OLLAMA는 Open Large Language Model for AI Applications의 약자로, Google AI에서 개발한 대규모 언어 모델 (LLM)입니다. OLLAMA는 텍스트 생성, 번역, 질문 응답 등 다양한 AI 애플리케이션 개발을 위해 사용할 수 있는 강력한 도구 다양한 기능: OLLAMA는 텍스트 생성, 번역, 질문 응답, 요약, 코드 생성 등 다양한 기능을 제공합니다. 강력한 성능: OLLAMA는 Google AI의 최첨단 기술을 기반으로 개발되어 강력한 성능을 제공합니다. 쉬운 사용: OLLAMA는 Python API를 제공하여 쉽게 사용할 수 있습니다. 다양한 모델: OLLAMA는 다양한 크기와 기능을 가진 모델을 제공하여 사용자의 필요에 맞게 선택할 수 있습니다. Ollama 설치 다운로드 : https://ollama.ai/download{:target="_blank"} 설치 및 활용 가능한 모델 : https://ollama.ai/library{:target="_blank"} $ ollama Usage: ollama [flags] ollama [command] Available Commands: serve Start ollama create Create a model from a Modelfile show Show information for a model run Run a model pull Pull a model from a registry push Push a model to a registry list List models cp Copy a model rm Remove a model help Help about any command Flags: -h, --help help for ollama -v, --version Show version information Use "ollama [command] --help" for more information about a command. mistral 모델 설치 https://ollama.ai/library/mistral{:target="_blank"} Mistral은 최근에 개발된 대형 언어 모델 중 하나입니다. 이 모델은 7.3 billion 개의 파라미터를 가지고 있으며, 자연어 처리 분야에서 매우 높은 성능을 보입니다. Mistral은 다양한 자연어 처리 작업에서 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 이 모델은 텍스트 생성, 기계 번역, 질문 응답, 감성 분석 등의 작업에 사용될 수 있습니다. ...