선생님 질문이 있어요
혹시 왜 허깅페이스를 설명해주시는건가요? (저는 개발자가 아니라 ㅠㅠ )
올라마 깔고 로컬LLM을 쓰면 되는데 허깅페이스를 왜 설명해주는건가요?
혹시 허깅페이스가 있어서 우리가 LLM을 쓸수있게되었다 그런건가요? 모델을 선택해서 쓴다는 그런개념으로 접근할까요?
Answer 2
0
베트남언어로 넘어가네요? 강의를 들을수가 없어요
0
인프런에서 베트남어를 지원을 하는 걸로 알고 있는데 혹시 강의를 베트남에서 듣고 계신가요? 그게 아니라면 문의하기를 통해서 인프런측에 요청해보시면 좋을 듯 합니다.
0
안녕하세요 adele lee님,
좋은 질문입니다 😊
결론부터 말씀드리면 올라마(Ollama)는 '실행기'이고, 허깅페이스(Hugging Face)는 '모델 저장소(모델 마켓)'에 가깝습니다.
예를 들어:
Ollama = 넷플릭스 앱
Hugging Face = 영화들이 모여있는 영화관/콘텐츠 창고
라고 생각하시면 이해가 쉽습니다.
우리가 Ollama를 설치하면 LLM을 실행할 수 있는 환경이 생기지만, 실제로 어떤 모델을 사용할지는 별개의 문제입니다.
예를 들어:
Llama 3
Qwen
Gemma
Mistral
DeepSeek
같은 모델들은 대부분 Hugging Face에 공개되어 있습니다.
그래서 AI 개발자들은 새로운 모델이 나오면 먼저 Hugging Face에서 확인하는 경우가 많습니다.
강의에서 Hugging Face를 설명드리는 이유는:
세상에 어떤 LLM 모델들이 있는지 이해하기 위해
모델 성능, 크기, 라이선스를 확인하기 위해
나중에 Ollama에 없는 모델도 직접 받아서 사용할 수 있기 때문에
현재 AI 생태계의 GitHub 같은 역할을 하는 곳이기 때문
입니다.
질문 주신 것처럼
"허깅페이스가 있어서 우리가 LLM을 쓸 수 있게 된 건가요?"
는 정확히는 아닙니다.
하지만 현재 오픈소스 AI 생태계에서 Hugging Face는 거의 표준 플랫폼이 되었고, 수많은 LLM 모델들이 Hugging Face를 통해 배포되고 공유되고 있습니다.
그래서 "LLM을 실행하는 도구는 Ollama", "LLM을 찾고 비교하고 다운로드하는 곳은 Hugging Face" 정도로 이해하시면 됩니다.
개발자가 아니시더라도 앞으로 AI를 공부하시다 보면 "이 모델은 Hugging Face에 올라와 있습니다"라는 말을 정말 자주 보시게 될 거라서 기본 개념 정도는 알아두시면 많은 도움이 됩니다 😊
강의 자료 접근 불가
0
5
0
강의 자료
0
5
1
Vercel json 파일 참고 여부
1
11
2
슬라이드 오타
0
9
0
결제기능까지 알려주실수있나요?
1
18
2
보안 점검
1
17
2
LLM 서비스의 신뢰성
1
19
1
웹서비스 방법
0
14
0
라마로 모델 스위칭 하고, 인사했는데.. 아래 처럼 에러 메시지가 떴어요.
0
8
0
전체적인 개발에 대해 문의드립니다.
1
27
1
MCP 정의가 잘못되어 있음 (Chapter2)
0
19
1
이북 다운로드 위치 문의
0
14
1
스케쥴 설정 질문
0
24
2
13. (App 2) 기본기 훈련 에서
0
18
1
유튜브는 4일전에도 영상 올라왔던데, 이 강의는 언제쯤 ㅜㅜ
1
16
1
챌린지 시작일 문의
0
24
0
2. 어떤 도구를 사용하는 것이 가장 유리할까? 강의 중
0
21
1
화면 깜박임 현상
0
23
1
앱키와 씨크릿 복사 붙여넣기
0
16
1
쉬운 내용 스킵
0
18
1
줄바꿈 시 \ 필수인가요?
0
31
2
11차시 Antigravity IDE 설치 후
0
21
1
2605 이후 최신 클로드코드 강의 추가 부탁드립니다.
0
27
2
LLM Sampling 설정 관련
0
32
1

