석봉노트 석봉노트

DEV/nlp

• Openmanus + Ollama 내장 모델 사용하기.

  DEV/nlp 2025. 3. 26. 15:04

  OpenManus Setting📌 Conda SettingConda 환경에 Open WebUI를 설정하기 위해 콘다 설치 및 실행 Install : https://anaconda.org/anaconda/conda# Installconda create -n open_manus python=3.12# Conda Activateconda activate open_manus📌 Clone OpenManus (git)# Clone the repository & open OpenManus Foldergit clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.gitcd OpenManus# install dependenciespip install -r requirements.txt..

  Read More
• 서버에 Open WebUI 올려서 서빙하기 / LLM 모델 사용하기

  DEV/nlp 2025. 3. 24. 18:22

  Open WebUI Setting📌 Conda SettingConda 환경에 Open WebUI를 설정하기 위해 콘다 설치 및 실행Install : https://anaconda.org/anaconda/conda# Installconda create -n open-webui python=3.11# Conda Activateconda activate open-webui📌 Install Open WebUI# Conda 환경에서 진행pip install open-webui📌 (Option) Set Port# 이미 서버에서 8080를 사용중이라 타 포트로 수정하여 서빙# 하단 경로 파일의 serve 함수(def serve) 내 Port를 수정, defalut는 8080>> /home/seokbong/ana..

  Read More
• Ollama python 모델 실행하기.

  DEV/nlp 2024. 10. 28. 14:16

  ollama 모델 설치 참고https://seokbong.tistory.com/303 Mac OS / Windows Ollama로 eeve 모델 설치하여 사용하기M1, M2, M3 실리콘 맥 시리즈에서 Ollama로 eeve를 등록하여 사용해 보았습니다.(Windows도 동작 확인 완료) ollama install : https://github.com/ollama/ollama GitHub - ollama/ollama: Get up and running with Llama 3.1, Mistral, Gemmseokbong.tistory.com응답 값을 Stream으로 받는 방법import ollama # pip install ollama stream = ollama.chat( model='eeve:q..

  Read More
• Mac OS / Windows Ollama로 eeve 모델 설치하여 사용하기

  DEV/nlp 2024. 9. 25. 18:04

  M1, M2, M3 실리콘 맥 시리즈에서 Ollama로 eeve를 등록하여 사용해 보았습니다.(Windows도 동작 확인 완료) ollama install : https://github.com/ollama/ollama GitHub - ollama/ollama: Get up and running with Llama 3.1, Mistral, Gemma 2, and other large language models.Get up and running with Llama 3.1, Mistral, Gemma 2, and other large language models. - ollama/ollamagithub.com 그 다음 사용할 모델인 eeve를 준비합니다. (https://huggingface.co/heegy..

  Read More
• NLP 자연어 처리 정리 1

  DEV/nlp 2024. 8. 22. 10:57

  [노트]자연어 처리 - Speech Recognition (음성 인식) - Translation (번역) - Text Summary (요약) - Text Classification (분류) 자연어 처리의 요소들 - Sentiment Analysis : 텍스트에 녹아 있는 감성 또는 의견을 파악 - Tokenization : 단어의 최소한의 의미를 파악하는 쪼개기 - Named Entity Recognition : 텍스트로부터 주제 파악하기 - Normalization : 의도된 오타 파악하기 - Dependenct Parsin : 문장 구성 성분의 분석 - Feature Analysis : 음성 데이터로부터 특징을 추출 - Language Model : 언어별로 갖고 있는 특성을 반영 - Deep Lea..

  Read More