Scikit-Ollama는 Ollama에서 실행 중인 로컬 LLM을 scikit-learn 친화적인 fit()/predict() 인터페이스로 쓰게 해주는 Python 라이브러리다. 클라우드 API 없이도 고객 리뷰, 티켓, 문서 태그 같은 텍스트 분류 작업을 제로샷으로 실험할 수 있다.

언제 쓰면 좋은가

• 민감한 텍스트를 외부 API로 보내기 어렵다.
• 기존 scikit-learn 파이프라인과 비슷한 사용감을 유지하고 싶다.
• 학습 데이터 없이 빠르게 레이블 체계를 검증하고 싶다.
• scikit-llm을 쓰고 있지만 Ollama 로컬 모델을 더 직접적으로 연결하고 싶다.

1. 설치한다

Python 3.9 이상 환경에서 설치한다.

pip install scikit-ollama

Ollama도 로컬에 설치되어 있어야 한다. 예시는 llama3:latest를 사용한다.

ollama pull llama3
ollama serve

2. 분류기를 만든다

from skollama.models.ollama.classification.zero_shot import ZeroShotOllamaClassifier

clf = ZeroShotOllamaClassifier(model="llama3:latest")

3. 레이블을 fit에 전달한다

여기서 fit()은 전통적인 머신러닝처럼 가중치를 업데이트하지 않는다. 후보 레이블을 모델에게 알려주는 단계다.

labels = ["positive", "negative", "neutral"]
clf.fit(None, labels)

4. predict로 분류한다

texts = [
    "The product is fast and the support team was helpful.",
    "It crashed twice and I could not finish my work.",
]

predictions = clf.predict(texts)
print(predictions)

라이브러리는 각 입력을 Ollama 모델에 프롬프트로 보내고, 응답이 후보 레이블 중 하나로 매핑되도록 파싱한다. 따라서 모델 품질, 프롬프트 안정성, 레이블 이름의 명확성이 결과에 직접 영향을 준다.

운영상 주의점

Scikit-Ollama는 “로컬이므로 공짜”라는 장점이 있지만, 모델별 지연 시간과 일관성 차이가 크다. 대량 분류 작업에서는 배치 크기, 타임아웃, 재시도, 불확실 응답 처리 규칙을 별도로 둬야 한다. 프로덕션에서는 샘플 라벨 데이터로 정확도와 오류 유형을 측정한 뒤 사용한다.

관련 문서

• scikit-llm — scikit-learn 파이프라인에 LLM을 통합하는 Python 라이브러리
• scikit-llm-tutorial-open-source-llm — Ollama로 오픈소스 LLM 무료 텍스트 분류하기
• local-slm — 내 컴퓨터에서 실행하는 소형 언어 모델 개요

참고 자료

• Scikit-Ollama for Scikit-LLM/Ollama Integration — Machine Learning Mastery (2026-07-15)