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이 가이드는 사용 가능한 Go SDKs for Ollama에 대한 종합적인 개요를 제공하고, 그 기능 세트를 비교합니다.

다음은 Qwen3:30b와 GPT-OSS:20b 사이의 비교입니다.
지시사항 준수 및 성능 파라미터, 사양 및 속도에 초점을 맞추고 있습니다:

다음은 Write.as / WriteFreely에 대한 간단한 정보입니다: fediverse에 어떻게 통합되는지, 관리형 호스팅을 어디서 구할 수 있는지, 사용 트렌드는 어떻게 되는지, 그리고 어떻게 자체 호스팅할 수 있는지(비용 예상 포함).

이 게시물에서는 Python 애플리케이션을 Ollama에 연결하는 두 가지 방법을 살펴보겠습니다: 1. HTTP REST API를 통해; 2. 공식 Ollama Python 라이브러리를 통해.

**Proxmox Virtual Environment (Proxmox VE)**는 Debian 기반으로 만들어진 오픈소스, 타입-1 하이퍼바이저 및 데이터센터 오케스트레이션 플랫폼입니다.

다시 한 번, LLM(대규모 언어 모델)에 특히 적합하고 AI 전반에 일반적으로 적합한 최상위 소비자용 GPU의 가격을 비교해 보겠습니다.
구체적으로 저는
RTX-5080 및 RTX-5090 가격
을 살펴보고 있습니다. 가격이 약간 하락했습니다.

Ollama의 GPT-OSS 모델은 특히 LangChain, OpenAI SDK, vllm 및 기타 프레임워크와 함께 사용될 때 구조화된 출력을 처리하는 데 반복적인 문제가 있습니다.

대규모 언어 모델(LLMs) 은 강력하지만, 실제 운영 환경에서는 일반적인 문장이 아닌 예측 가능한 데이터를 원합니다. 즉, 앱에 입력할 수 있는 속성, 사실 또는 구조화된 객체를 원합니다. 이에 대해 LLM 구조화된 출력을 살펴보겠습니다.

KDE Plasma 팬들에게는 두 가지 Linux 배포판이 자주 언급됩니다:
Kubuntu 및 KDE Neon.
그들은 비슷해 보일 수 있습니다 - 둘 다 KDE Plasma를 기본 데스크탑으로 제공하며, 모두 Ubuntu 기반이며, 모두 초보자에게 친화적입니다.

여기서 저는 새로운 버전의 Ollama가 모델에 할당하는 VRAM의 양을 이전 버전과 비교하고 있습니다.
새로운 버전은 더 나쁘다고 보입니다.

이 가이드는 Ubuntu 서버에서 정적 IP 주소 변경 방법을 단계별로 안내합니다.

Ollama은 LLM을 로컬에서 실행하는 데 사용되는 가장 인기 있는 도구 중 하나로 빠르게 자리 잡았습니다.
간단한 CLI와 간소화된 모델 관리 기능 덕분에, 클라우드 외부에서 AI 모델을 사용하고자 하는 개발자들에게 필수적인 선택지가 되었습니다.
하지만 많은 유망한 플랫폼과 마찬가지로, 이미 **Enshittification**의 징후가 나타나고 있습니다.

Mumble은 주로 실시간 음성 통신을 위해 설계된 무료이고 오픈소스의 음성 통화(VoIP) 애플리케이션입니다. 사용자들이 공유된 서버에 연결하여 서로와 대화할 수 있도록 클라이언트-서버 아키텍처를 사용합니다.

로컬에서 호스팅된 Ollama는 대형 언어 모델을 자신의 컴퓨터에서 실행할 수 있게 해줍니다. 하지만 명령줄을 통해 사용하는 것은 사용자 친화적이지 않습니다. 다음은 로컬 Ollama에 연결되는 **ChatGPT 스타일의 인터페이스**를 제공하는 여러 오픈 소스 프로젝트입니다.

GPU 로드 모니터링 애플리케이션: nvidia-smi vs nvtop vs nvitop vs KDE plasma systemmonitor.