작은 VPS에서 Ollama의 메모리 사용량 살펴보기
Ollama가 메모리에 무엇을 올려 두는지, 얼마나 오래 두는지, 어떤 설정이 이를 바꾸는지 알아봅니다. 공식 FAQ를 바탕으로 한 ollama ps, keep_alive와 각종 제한값입니다.
게시: 사용할 수 있는 도구: Local LLM Memory Estimator
~/ / 서버에서 로컬 LLM 실행하기
내 컴퓨터나 VPS에서 Ollama를 실행할 때 쓰는 도구를 필요한 순서대로 모았습니다. 모델에 필요한 메모리를 추정하고, systemd로 서버를 계속 실행하며, nginx 뒤에서 안전하게 공개하고, API를 호출합니다. 제대로 동작하지 않을 때는 응답, 모델 정보, 서버 로그를 읽어 봅니다.
Ollama가 메모리에 무엇을 올려 두는지, 얼마나 오래 두는지, 어떤 설정이 이를 바꾸는지 알아봅니다. 공식 FAQ를 바탕으로 한 ollama ps, keep_alive와 각종 제한값입니다.
게시: 사용할 수 있는 도구: Local LLM Memory Estimator
내 VPS에서 Dify를 실행하고 Ollama를 모델로 사용하기: 설치, 플러그인 입력란, Docker 주소 문제, 임베딩을 공식 문서 기준으로 정리했습니다.
게시: 사용할 수 있는 도구: Local LLM Memory Estimator
고성능 PC가 없다면 VPS를 빌려 작은 로컬 LLM을 브라우저에서 써 보세요. 메모리 추정부터 보호된 채팅 화면까지 6단계, 한계도 솔직하게 적었습니다.
게시: 사용할 수 있는 도구: Local LLM Memory Estimator, LLM API Cost Calculator
자신의 서버에서 Docker로 Open WebUI를 실행하고 Ollama에 연결하기: 명령어, 첫 번째 계정, 두 가지 연결 방식, 업데이트 방법.
게시: 사용할 수 있는 도구: Local LLM Memory Estimator
JSON Schema로 로컬 모델의 출력을 제한하고 OpenAI 방식 클라이언트에서 Ollama를 호출하기: 공식 문서의 내용과 지원되지 않는 항목.
게시: 사용할 수 있는 도구: JSON Schema Validator, LLM JSON Repair, Ollama OpenAI Converter
tools, thinking, vision, embedding: Ollama 라이브러리의 라벨이 뜻하는 것, 해당 라벨을 가진 모델, 다운로드 크기.
게시: 사용할 수 있는 도구: Local LLM Memory Estimator