반응형 Hugging face8 📌 Ollama vs Hugging Face: 어떤 차이가 있을까? 📌 Ollama vs Hugging Face: 어떤 차이가 있을까?AI 모델을 실행하고 활용하는 데 있어 Ollama와 Hugging Face는 각각 다른 방식으로 접근합니다.이 글에서는 Ollama와 Hugging Face의 주요 차이점을 비교하고, 어떤 상황에서 각각을 사용하는 것이 적절한지 알아보겠습니다. 🚀1️⃣ Ollama란? 🤖Ollama는 로컬 환경에서 LLM을 간편하게 실행할 수 있도록 설계된 도구입니다.특히 오픈소스 AI 모델을 쉽게 다운로드하고 실행할 수 있어, 로컬 AI 애플리케이션 개발에 적합합니다. ✅ Ollama의 특징✔️ 로컬 실행: 인터넷 없이도 AI 모델을 실행할 수 있음✔️ 간단한 명령어: ollama run model-name만 입력하면 실행 가능✔️ 모델 최적화:.. 2025. 1. 31. [LLM] 허깅페이스 Hugging Face로 이미지 속 객체를 탐지하기 🐱 객체 탐지: Hugging Face로 이미지 속 객체를 탐지하기객체 탐지(Object Detection)는 이미지나 비디오에서 고양이 🐱, 개 🐶, 테이블 📄 등 특정 객체를 식별하고, 해당 객체의 위치를 경계 상자로 표시하는 머신러닝 분야입니다. Hugging Face 라이브러리를 활용하면 이러한 객체 탐지를 쉽고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 아래에서 Python으로 단계별로 구현해 보겠습니다. 1단계: 고양이 탐지하기 🐱우선, Hugging Face의 객체 탐지 파이프라인을 사용해 제공된 이미지 속 고양이를 탐지해 보겠습니다. from transformers import pipeline# 객체 탐지 파이프라인 초기화model = pipeline("object-detection")# 이미.. 2025. 1. 8. 🤗 🎉 Hugging Face로 질문 답변 시스템(QA 시스템) 만들기! 🤔💡 안녕하세요! 오늘은 Hugging Face 라이브러리를 사용해서 간단한 질문 답변 시스템(Question Answering)을 만드는 방법을 알아보겠습니다. ✨ Hugging Face는 정말 쉽고 빠르게 강력한 NLP 모델을 사용할 수 있도록 도와주는 도구인데요, QA 시스템도 간단히 구현할 수 있답니다. 🛠️ 💬 질문 답변 시스템이란?질문 답변(Question Answering, QA) 시스템은 사람이 자연어로 던진 질문에 대해 자동으로 답변을 제공하는 NLP 기술이에요. 😊일상생활에서 이미 많이 사용되고 있는데요, 대표적인 예로는:가상 비서 (예: Siri, Alexa)고객 지원 (챗봇)정보 검색 시스템 (예: 구글 검색)🌐 QA 시스템의 두 가지 종류1️⃣ 오픈 도메인(Open-domain.. 2025. 1. 1. 🤗 허깅페이스 시작하기: 쉽게 따라하는 가이드 허깅페이스의 기본 개념과 주요 기능을 이해했다면, 이제 직접 사용해볼 차례입니다! 😊 2024.12.30 - [AI 공부/자연어 처리 (NLP)] - 🤗 허깅페이스란? AI 커뮤니티의 오픈소스 🤗 허깅페이스란? AI 커뮤니티의 오픈소스안녕하세요! AI와 머신러닝(ML)에 대해 조금이라도 관심이 있다면 한 번쯤 들어봤을 이름, 허깅페이스(Hugging Face)를 소개할게요! 😄 처음 들어보신다면 걱정하지 마세요. 오늘은 허깅페이스가 무datasciencebeehive.tistory.com2024.12.30 - [AI 공부/자연어 처리 (NLP)] - 🤗 허깅페이스의 핵심 구성 요소와 주요 기능 🤗 허깅페이스의 핵심 구성 요소와 주요 기능허깅페이스는 자연어 처리(NLP)와 머신러닝(ML) 분야.. 2024. 12. 30. 이전 1 2 다음 반응형
