안녕하세요. 이번에는 Gemma2 GGUF모델을 로컬Ollama 등록하는 방법을 알려드리겠습니다. 1. Ollama 다운로드 방법↓ 아래의 링크에 접속을 합니다.https://ollama.com/ OllamaGet up and running with large language models.ollama.com 1-1. 중앙에 있는 [Download↓] 클릭합니다. 1-2. 자신이 사용할 운영체제에 맞추어서 다운로드 를 하면 됩니다. 2. 모델(GGUF) 다운로드 링크 입니다.https://huggingface.co/sionic/ko-gemma-2-9b-it-Q4_0-GGUF sionic/ko-gemma-2-9b-it-Q4_0-GGUF · Hugging Facesionic/ko-gemma-2-9b-it-Q4..

1. [윈도우]키를 누른 후 "Powershell"을 검색합니다.이후 "오른쪽"에 있는 [관리자로 실행]을 클릭합니다.  Ubuntu를 설치하기 위한 윈도우 설정 1. [윈도우]키를 누른 후 [제어판]을 검색 합니다. 2. 제어판에서 ["보기기준" : "범주"]로 변경 후 [프로그램]을 클릭합니다. 3. [프로그램 및 기능]에 ["Windows 기능 켜기/끄기"]를 클릭합니다. 4. [Linux용 Windows 하위 시스템]을 체크 후 확인을 누릅니다.이후 재부팅을 하면 됩니다. Powershell에서 작업 1. 가상머신 플랫폼 기능을 킵니다.dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart 2. win..

구글 로그인 및 코렙 생성 1-1. 구글에 로그인을 합니다. 1-2. 구글 드라이브에 접속 후 빈 화면에 "우클릭"을 합니다. [더보기] -> [Google Colaboratory]를 클릭합니다. 이렇게 되면 기본 준비가 끝났습니다. 다운로드 하기 위한 설정 1. aihubshell 다운로드 !curl -o "aihubshell" https://api.aihub.or.kr/api/aihubshell.do curl 명령어를 이용하여 aihubshell을 다운로드 받습니다. 2. 구글 드라이브 마운트 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') ※ 해당 마운트는 자신의 드라이브에 직접 파일을 넣어주는 작업때문에 진행하였습니다. 3. 자신의 AI..

1. 해당 데이터는 AI 허브에서 다운로드 하였습니다. https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=&topMenu=&aihubDataSe=data&dataSetSn=530 AI-Hub 샘플 데이터 ? ※샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며, 데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되 www.aihub.or.kr 2. 파일 다운로드방법 원하는 데이터를 "검색" 혹은 "클릭"을 하여 데이터 페이지로 이동합니다. "파일목록 (API다운로드)"를 클릭합니다. 아래에 자신이 원하는 파일을 다운로드 합니다. 해당 파일을 다운로드 후 아래 사진과 같이 tar파일로 나옵니다..

1. 아마존 웹 서비스 페이지에 접속을 합니다. https://aws.amazon.com/ko/console/ AWS Management Console AWS Support 플랜은 AWS로 성공하는 데 도움이 되는 다양한 도구, 프로그램 및 전문 지식에 대한 액세스의 조합을 제공합니다. aws.amazon.com 2. [회원가입] 혹은 [로그인]을 진행합니다. 2-1. [회원가입] 1. 페이지에 접속 후 우측 상단에 있는 [콘솔에 로그인] 혹은 [console login]을 클릭합니다. 2. 하단에 있는 [AWS 계정 새로 만들기]를 클릭 합니다. 3. 이메일 인증 및 계정 이름을 지정합니다. 이후 [이메일 주소 확인]을 클릭합니다. ▶ 입력한 이메일로 인증코드가 발송됩니다, 수신 차단되어있는지 확인해주..

1. 자연어의 특성 자연어를 기계가 처리하도록 하기 위해서는 먼저 자연어를 기계가 이해할 수 있는 언어로 바꾸는 방법을 알아야 합니다. 토큰화 작업의 결과인 단어 사전을 기계가 이해할 수 있는 언어로 표현하는 과정이며, 단어 사전 내 단어 하나를 어떻게 표현할지의 문제로 볼 수 있습니다. 1-1. 단어의 유사성과 모호성 단어의 의미는 유사성과 모호성을 가지고 있는데 단어는 겉으로 보이는 형태인 표제어 안에 여러가지 의미를 담고 있습니다. 사람은 주변 정보에 따라 숨겨진 의미를 파악하고 이해할 수 있지만, 기계는 학습의 부재 또는 잘못된 데이터로 의미를 파악하지 못하는 경우가 있습니다. 한가지 형태의 단어에 여러 의미가 포함되어 생기는 중의성 문제는 자연어처리에서 매우 중요합니다. 동형어 : 형태는 같으나..