Ollama
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오프라인에서도 AI와 함께 코딩하기: Continue와 Ollama로 만드는 완전한 개발 환경
Continue와 Ollama를 활용하여 인터넷 연결 없이도 AI 지원을 받으며 개발할 수 있는 완전한 오프라인 개발 환경을 구축하는 실용적인 가이드. 실제 사용 경험과 함께 컨텍스트 엔지니어링 기법과 효과적인 활용 방법을 소개합니다.
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DeepSeek-R1-0528 모델을 내 컴퓨터에서 실행하기: 715GB 거대 AI 모델의 로컬 구동 완벽 가이드
DeepSeek-R1-0528 대형 AI 모델을 개인 컴퓨터에서 실행하는 완벽 가이드. 715GB 모델을 80% 축소하여 로컬 환경에서 구동하는 방법을 단계별로 설명합니다.
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Ollama의 새로운 Thinking 기능: AI 사고 과정을 투명하게 들여다보다
Ollama의 새로운 Thinking 기능을 통해 AI의 사고 과정을 투명하게 확인하는 방법과 실전 활용법을 상세히 안내합니다. CLI, API, 프로그래밍 언어별 사용법을 포함한 완전한 가이드입니다.
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Ollama의 게임체인저: 스트리밍과 도구 호출을 동시에 지원하는 로컬 AI
Ollama의 새로운 스트리밍 도구 호출 기능을 통해 실시간으로 외부 도구와 상호작용하는 AI 애플리케이션을 구축하는 방법을 상세한 코드 예시와 함께 소개합니다.
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로컬에서 실행하는 AI 에이전트: Ollama와 React로 구축하는 개인정보 보호형 AI 워크플로우
Ollama와 React를 활용해 로컬에서 실행되는 AI 에이전트 워크플로우를 구축하는 단계별 가이드. 개인정보 보호와 비용 효율성을 동시에 확보하는 실용적인 AI 개발 방법을 여행 계획 앱 제작을 통해 배워보세요.
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Ollama의 새로운 멀티모달 엔진으로 로컬 AI의 시각적 능력이 한층 강화되다
Ollama가 새로운 멀티모달 엔진을 발표하며 로컬 환경에서 실행 가능한 이미지 인식 AI 모델을 지원합니다. Meta Llama 4, Google Gemma 3 등 최신 멀티모달 모델을 로컬에서 구동할 수 있게 되어 개인정보 보호와 네트워크 연결 없이도 AI의 시각적 능력을 활용할 수 있습니다.
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작지만 강력한 AI 혁명: Phi-4-mini-reasoning으로 엣지 디바이스의 추론 능력 향상하기
마이크로소프트의 Phi-4-mini-reasoning 모델이 AI 혁신의 새로운 장을 열고 있습니다. 이 소형 언어 모델이 어떻게 엣지 디바이스에서 강력한 추론 능력을 제공하고, Microsoft Olive, Apple MLX, Ollama를 통해 쉽게 배포할 수 있는지 알아보세요.
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로컬 AI 혁명: 작은 모델로 만드는 큰 변화
개인정보 보호와 비용 효율성을 갖춘 로컬 환경에서 실행되는 작은 AI 모델의 장점과 활용 방법을 알아봅니다. Ollama와 같은 도구를 통해 AI 기술을 더욱 접근하기 쉽고 유연하게 만드는 최신 트렌드를 소개합니다.
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로컬 LLM을 어디서나 사용하기: Tailscale을 활용한 원격 접근 가이드
로컬에서 운영하는 대규모 언어 모델(LLM)을 Tailscale과 Open WebUI를 이용해 어디서나 안전하게 접근할 수 있는 방법을 단계별로 알아봅니다.
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Ollama의 비전 AI 모델을 마케팅에 활용하기
Ollama의 비전 지원 모델을 활용하여 마케팅 전략을 혁신할 수 있는 세 가지 실용적인 방법을 알아봅니다. 이미지-텍스트 변환, 시각적 데이터 추출, 그리고 접근성 테스트를 통해 마케팅 효율성을 극대화하세요.
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