Ollama
직원 14명, 사용자 890만 명 — Ollama가 커진 이유
직원 14명 규모의 Ollama가 월간 890만 개발자를 확보하며 성장한 배경과 로컬 AI 확산이 갖는 의미를 정리합니다.
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Ollama MLX 엔진 업데이트, Apple Silicon 로컬 모델 품질과 속도를 동시에 끌어올린 방법
Ollama MLX 엔진 업데이트로 Apple Silicon에서 품질 손실 절반 감소, 출력 속도 20% 향상, 에이전트 워크플로우 개선. NVFP4 양자화 지원과 스냅샷 시스템의 의미를 정리합니다.
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Ollama 0.19, MLX 탑재로 Mac에서 AI 추론 속도 2배 빨라졌다
Ollama 0.19가 Apple MLX 프레임워크를 탑재해 Mac에서 AI 추론 속도를 최대 2배 향상. NVFP4 지원과 캐시 개선도 포함한 주요 업데이트를 소개합니다.
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Ollama Launch 출시, AI 코딩 도구와 로컬 모델 연결을 한 줄로
Ollama의 새로운 launch 명령어로 Claude Code, Codex 같은 AI 코딩 도구가 로컬/클라우드 모델을 한 줄로 연결하는 방법을 소개합니다.
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Ollama가 Codex와 Claude Code를 지원, 오픈소스 모델로 AI 코딩 도구 쓰는 법
Ollama가 Codex CLI와 Claude Code를 지원하면서 오픈소스 모델로도 프리미엄 AI 코딩 도구를 사용할 수 있게 됐습니다. 설정 방법과 의미를 소개합니다.
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LlamaIndex RAG 실전 가이드: 인덱스 재사용으로 비용 90% 줄이기
LlamaIndex로 RAG 앱을 만들 때 인덱스 재사용으로 비용을 90% 줄이고, LLM을 자유롭게 교체하고, 비동기 쿼리로 성능을 높이는 실전 패턴을 소개합니다.
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책상 위의 AI 슈퍼컴퓨터: NVIDIA DGX Spark가 바꾸는 AI 개발 환경
NVIDIA DGX Spark는 128GB 통합 메모리로 200B 파라미터 AI 모델을 책상 위에서 실행할 수 있는 $4,000짜리 소형 AI 슈퍼컴퓨터입니다. 클라우드 비용 부담 없이 로컬에서 AI 개발과 파인튜닝이 가능해진 새로운 개발 환경을 소개합니다.
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Ollama가 로컬 AI의 한계를 깬다: 웹 검색 API로 실시간 정보 접근이 가능해진 이유
로컬 AI 모델의 정보 제한과 환각 문제를 해결하는 Ollama 웹 검색 API 완전 가이드. 실시간 정보 접근부터 검색 에이전트 구축, 개발 도구 통합까지 실용적인 활용법을 제시합니다.
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구글 EmbeddingGemma로 완전 로컬 AI 문서 검색 시스템 만들기
Google의 새로운 EmbeddingGemma 모델로 인터넷 연결 없이 완전 로컬에서 동작하는 AI 문서 검색 시스템을 구축하는 실용적인 가이드입니다. 프라이버시를 중시하는 개발자와 기업을 위한 단계별 튜토리얼을 제공합니다.
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Ollama GUI 앱 출시: 로컬 AI 모델의 대중화 시대
CLI 전용이었던 Ollama가 GUI 앱을 출시하며 로컬 AI 모델을 누구나 쉽게 사용할 수 있게 되었습니다. 새 앱의 주요 기능과 로컬 AI의 장점, 실제 활용 방법을 소개합니다.
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