요약: Ollama를 사용하여 단 5분 만에 무료 AI 에이전트를 만드는 방법을 알아보세요! 이 영상에서는 프로젝트에 필요한 에이전트 AI를 로컬에서 구축하는 방법을 알려드립니다.
결론: 강력한 AI 에이전트를 구축하는 실용적이고 저렴한 방법을 찾고 계신가요? 이 Ollama 튜토리얼에서는 비용 효율적이고 개인정보 보호가 우수하며 자신의 컴퓨터에 쉽게 배포할 수 있는 로컬 AI 에이전트를 구축하는 방법을 보여드립니다.
이 영상에서는 로컬 모델을 사용하여 AI 프로젝트를 시작하는 데 필요한 모든 것을 다룹니다.
AI 배포를 위해 Ollama를 설치하고 사용하는 단계별 가이드
LangGraph Studio를 사용하여 로컬 에이전트를 설정하고 실행하는 방법
Qwen-2.5와 Llama 3.2와 같은 모델에 대한 자세한 비교
더 작고 가벼운 모델로 빠른 AI 솔루션을 실행하기 위한 솔루션
AI 애호가든, 다음 대규모 프로젝트를 준비하는 개발자든, 이 Ollama 가이드는 큰 비용 없이 AI 에이전트를 구축하는 방법을 알아보는 데 도움이 될 것입니다. 또한, 도구 호출, 데이터 분석 등을 위한 워크플로 설계 방법도 알아보세요!
영상에서 언급된 리소스:
GitHub 저장소(링크)
시작 지점: https://github.com/KoushikJit/langgra...
최종 코드: https://github.com/KoushikJit/localag...
LangGraph 및 Ollama 관련 이전 영상(링크)
Langgraph Studio 튜토리얼: • Build Advanced AI Agents Quickly: LangGrap...
Research Agent(OPENAI): • Build AI Agents that Do Research for You i...
Ollama 설정 및 연습: • Ollama.ai: A Developer's Quick Start Guide!
로컬 모델을 사용하여 무료 AI 솔루션을 만들어 보셨나요? 어떤 방법이 가장 효과적이었나요? 아래 댓글에 여러분의 생각을 공유해 주세요!
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음악 트랙: Damtaro의 Start
출처: https://freetouse.com/music
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