Ollama 🦙

Ollama 란?

• Ollama(올라마)는 로컬 PC(윈도우, 맥, 리눅스 등)에서 직접 대형 언어 모델(LLM)들을 손쉽게 다운로드하고 실행할 수 있게 해주는 도구입니다.

• Ollama의 특징

  • 모델 다운로드와 실행이 매우 간편: 터미널 한 줄 명령으로 유명한 오픈소스 LLM(예: Llama2, Mistral, Gemma 등)을 바로 받아 실행할 수 있습니다.

  • 로컬 실행: 인터넷에 연결하지 않아도 개인 PC에서 LLM의 생성 AI 기능을 사용할 수 있어 개인정보 유출 걱정이 적습니다.

  • API 지원: Ollama에서 실행 중인 모델에 OpenAI 스타일 API로 접근할 수 있어, 기존 앱에 쉽게 연동 가능합니다.

  • 경량화된 모델 최적화: PC 환경에서 효율적으로 작동하도록 모델 최적화가 되어 있습니다.
    즉, Ollama는 개별 PC에서도 강력한 LLM의 생성형 AI 기능을 쉽고 빠르게 이용할 수 있게 해주는 플랫폼입니다.

1. Ollama의 작동 순서 (일반적인 예시)

1. Ollama 설치

   • 사용자가 로컬 환경(Windows, Mac, Linux)에 Ollama를 설치합니다. 보통 설치 방법에는 공식 사이트(GUI) 또는 터미널(커맨드라인) 설치가 있습니다.

2. 모델 내려받기(Pull)

   • 원하는 LLM(예: llama2, mistral 등)을 ollama pull 모델이름 명령으로 다운로드합니다.

3. Ollama 서버 실행

   • Ollama가 백그라운드(서버 프로세스)로 실행됩니다. 이때 API 서버(REST API)도 함께 켜집니다.

4. LLM 모델 실행 및 관리

   • Ollama 프로세스는 여러 LLM 모델(다운로드된)을 관리할 수 있습니다.

   • 단일 또는 여러 개의 모델을 동시에 로드/언로드 가능합니다.

5. API 요청 처리

   • 사용자는 curl, Postman, 또는 애플리케이션(예: Langchain)에서 Ollama가 제공하는 OpenAI 호환 REST API 엔드포인트로 대화/프롬프트 요청을 보냅니다.

   • Ollama가 요청을 받아 모델에 입력을 전달하고, 결과(생성 텍스트 등)를 다시 반환합니다.

6. 응용

   • Langchain, 로컬 커스텀 챗봇, 개발 중인 앱 등에서 Ollama API를 호출해서 자연어 처리 기능을 사용합니다.

2. Ollama와 Docker의 관계

• Ollama는 내부적으로 Docker 컨테이너 방식을 지원합니다.

• Ollama를 Docker 컨테이너로 실행할 수도 있고, Ollama가 여러 LLM 모델(특히 가상 머신 격리가 필요한 경우)을 각각 Docker 컨테이너로 관리하여 학습·생성 작업을 처리할 수도 있습니다
  .

• 이렇게 하면, 여러 모델 또는 다양한 환경에서 충돌 없이 효율적으로 LLM을 실행할 수 있습니다.

3. Ollama 내부 동작 관계도 & 전체 구조

• 아래는 Ollama의 기본 구조(관계도) 예시입니다.

  • Ollama 서버가 로컬 환경(혹은 Docker)에 설치되어 있고, API를 통해 클라이언트 및 외부 응용프로그램과 통신하는 구조입니다.

┌─────────────────────────────┐
│       사용자/앱/           │
│ (브라우저, Postman, Langchain)│
└────────────┬────────────────┘
             │ (REST API 요청)
             ▼
      ┌─────────────────┐
      │  Ollama 서버    │
      │ ----------------│
      │ REST API        │
      │ LLM 매니저      │
      └────────┬────────┘
               │     (모델 관리, 실행)
 ┌─────────────┼─────────────────────┐
 │             │                     │
 ▼             ▼                     ▼
┌──────┐   ┌──────────┐           ┌──────────┐
│Llama2│   │Mistral   │  ...      │Gemma     │
│모델  │   │모델      │           │모델      │
└─┬────┘   └─────┬────┘           └─────┬────┘
  │              │                       │
█████████████████████████████████████████████████
       (직접 실행 or Docker 컨테이너)
█████████████████████████████████████████████████

• Ollama 서버(데몬)이 REST API를 열어둡니다.

• 사용자는 API를 통해 요청(프롬프트 등)을 보냅니다.

• Ollama가 요청에 따라 내부적으로 로드된 모델에 작업을 위임합니다.

• 모델은 Docker 컨테이너 내 실행일 수도 있고, 그냥 OS 프로세스일 수도 있습니다.

참고: Docker로 Ollama 실행 예시

docker run -d -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

• 위와 같이 Docker에서 Ollama 이미지를 실행하면, 외부 애플리케이션이 localhost:11434 포트에서 Ollama OpenAI API와 통신할 수 있습니다.

요약

• Ollama는 강력한 LLM을 설치/실행/API화하는 도구

• 원할 경우 Docker로 실행해 격리와 유연성을 높일 수 있음

• Ollama REST API를 통해 다양한 외부 앱(브라우저, Langchain 등)에서 활용 가능

• 내부적으로 모델 선택 → 프롬프트 전달 → 결과 반환의 구조

• 여러 LLM 모델을 손쉽게 관리하고, 로컬에서 개인정보 안전하게 처리 가능

[사용자/앱/브라우저/Langchain]
              |
        (API 요청)
              v
        [Ollama API 서버]
              |
      ┌─────Model Pool─────┐
      │ Llama2             │
      │ Mistral            │
      │ Gemma   ...        │
      └────────────────────┘
          (Docker or Direct)