우리 모두는 AI를 사랑합니다. 최근 몇 년간 인공지능 붐이 세상을 변화시키고 새로운 시대로 나아가고 있습니다. 모든 사용 문제에는 Gemini에게 요리 레시피를 묻고, Chatgpt에게 과제를 묻고, Claude에게 프로그래밍을 묻고, 등 AI의 사용 사례가 있습니다. 프론트엔드 디자인을 위한 V0 요즘 개발자와 학생들은 AI에 너무 많이 의존하고 있어 거의 매일 새로운 스타트업이 등장하고 있습니다. AI.
저와 같은 야심 찬 개발자는 어떻게 이런 것을 만들 수 있는지에 대한 질문을 하게 됩니다. 답은 위 사진에만 있습니다. 이러한 모델에 대한 API 호출입니다. 하지만 가격이 저렴하지도 않고, 저 같은 실업자 학생은 구독권을 구매할 여력이 없습니다. 이는 AI를 로컬에서 실행한 다음 API 호출을 위해 포트에서 제공한다는 아이디어로 이어집니다. 이 기사에서는 Ollama를 설정하고 nodejs 코드를 통해 LLM에 액세스하는 방법에 대한 단계별 가이드를 제공합니다.
올라마 설치
이 단계는 Windows 사용자를 위한 단계입니다. 다른 운영 체제를 사용하는 경우 이 가이드를 따르세요.
- Ollama로 가서 설치 프로그램을 다운로드하세요.
- 완료되면 설정을 실행하고 애플리케이션을 설치하세요.
- 그러면 컴퓨터에 클라이언트가 설치되고 이제 ollama 공식 웹사이트의 라이브러리 섹션으로 이동하여 사용하려는 모델을 선택할 수 있습니다.
- 여기서는 내 컴퓨터에 codellama:7b를 사용하겠습니다.
- CMD 또는 Powershell을 열고 ollama run
명령을 실행합니다. 모델이 이미 존재하지 않는 경우 컴퓨터에 모델을 다운로드한 다음 실행합니다.
항만에서 LLM 서비스 제공
- 이제 시스템에 Ollama가 있고 필수 LLM도 있으므로 다음 단계는 노드 앱이 액세스할 수 있도록 머신의 포트에서 Ollama를 제공하는 것입니다.
- 계속하기 전에 이 명령을 사용하여 Ollama를 백그라운드에서 닫고 ollama에 할당된 기본 포트가 비어 있는지 확인하세요. ollama 서브, 오류가 발생하면 포트가 사용 중임을 의미합니다.
- 계속하기 전에 해당 포트를 지워야 합니다. Ollama의 기본 포트는 11434입니다.
- 해당 포트에서 어떤 프로세스가 실행되고 있는지 확인하려면 다음 명령을 사용하세요. netstat -ano | findstr :11434
- 위 결과에서 PID를 기록해 두고 이 명령을 사용하여 포트를 지웁니다.
taskkill /PID
/에프 - 완료되면 새 cmd 터미널을 열고 다음 명령을 실행하세요. 올라마 서브
- 이제 API 호출을 통해 LLM에 액세스할 수 있음을 의미하는 이와 같은 내용이 표시됩니다.
요청 응답 처리를 위해 ollama npm 패키지 사용
- 다음 명령에 따라 노드 프로젝트를 시작하세요.
npm init -y npm i typescript ollama npx tsc --init
- 이렇게 하면 작업을 시작할 수 있는 저장소가 생성됩니다. 먼저 tsconfig.json 파일로 이동하여 주석 처리를 해제하고 해당 값을 설정하세요.
"rootDir": "./src", "outDir": "./dist",
- src 폴더를 만들고 폴더 안에 index.js 파일을 만듭니다.
import ollama from 'ollama'; async function main() { const response = await ollama.chat({ model: 'codellama:7b', messages: [ { role: 'user', content: 'What color is the sky?' } ], }) console.log(response.message.content) } main()
- 이제 코드를 실행하기 전에 package.json에서 스크립트를 편집하세요.
"scripts": { "dev": "tsc -b && node dist/index.js" },
- 이것은 실행을 위해 ts 코드를 js 코드로 빌드합니다.
- 명령어를 사용하여 애플리케이션을 실행합니다. npm은 터미널 내부에서 dev를 실행합니다.
- 여기 있습니다. 마침내 nodejs를 사용하여 로컬 LLM에 액세스할 수 있게 되었습니다.
- 여기에서 노드 패키지 ollama에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
읽어주셔서 감사합니다. 이 기사가 어떤 경우든 도움이 되기를 바랍니다. 도움이 되셨다면 언제든지 제 소셜 미디어에 접속해 주세요!
링크드인 | 깃허브
위 내용은 nodejs 프로젝트에서 로컬 LLM(Ollama)을 실행합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

JavaScript는 프론트 엔드 및 백엔드 개발에 사용할 수 있습니다. 프론트 엔드는 DOM 작업을 통해 사용자 경험을 향상시키고 백엔드는 Node.js를 통해 서버 작업을 처리합니다. 1. 프론트 엔드 예 : 웹 페이지 텍스트의 내용을 변경하십시오. 2. 백엔드 예제 : node.js 서버를 만듭니다.

Python 또는 JavaScript는 경력 개발, 학습 곡선 및 생태계를 기반으로해야합니다. 1) 경력 개발 : Python은 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합한 반면 JavaScript는 프론트 엔드 및 풀 스택 개발에 적합합니다. 2) 학습 곡선 : Python 구문은 간결하며 초보자에게 적합합니다. JavaScript Syntax는 유연합니다. 3) 생태계 : Python에는 풍부한 과학 컴퓨팅 라이브러리가 있으며 JavaScript는 강력한 프론트 엔드 프레임 워크를 가지고 있습니다.

JavaScript 프레임 워크의 힘은 개발 단순화, 사용자 경험 및 응용 프로그램 성능을 향상시키는 데 있습니다. 프레임 워크를 선택할 때 : 1. 프로젝트 규모와 복잡성, 2. 팀 경험, 3. 생태계 및 커뮤니티 지원.

서론 나는 당신이 이상하다는 것을 알고 있습니다. JavaScript, C 및 Browser는 정확히 무엇을해야합니까? 그들은 관련이없는 것처럼 보이지만 실제로는 현대 웹 개발에서 매우 중요한 역할을합니다. 오늘 우리는이 세 가지 사이의 밀접한 관계에 대해 논의 할 것입니다. 이 기사를 통해 브라우저에서 JavaScript가 어떻게 실행되는지, 브라우저 엔진의 C 역할 및 웹 페이지의 렌더링 및 상호 작용을 유도하기 위해 함께 작동하는 방법을 알게됩니다. 우리는 모두 JavaScript와 브라우저의 관계를 알고 있습니다. JavaScript는 프론트 엔드 개발의 핵심 언어입니다. 브라우저에서 직접 실행되므로 웹 페이지를 생생하고 흥미롭게 만듭니다. 왜 Javascr

Node.js는 크림 덕분에 효율적인 I/O에서 탁월합니다. 스트림은 메모리 오버로드를 피하고 큰 파일, 네트워크 작업 및 실시간 애플리케이션을위한 메모리 과부하를 피하기 위해 데이터를 점차적으로 처리합니다. 스트림을 TypeScript의 유형 안전과 결합하면 Powe가 생성됩니다

파이썬과 자바 스크립트 간의 성능과 효율성의 차이는 주로 다음과 같이 반영됩니다. 1) 해석 된 언어로서, 파이썬은 느리게 실행되지만 개발 효율이 높고 빠른 프로토 타입 개발에 적합합니다. 2) JavaScript는 브라우저의 단일 스레드로 제한되지만 멀티 스레딩 및 비동기 I/O는 Node.js의 성능을 향상시키는 데 사용될 수 있으며 실제 프로젝트에서는 이점이 있습니다.

JavaScript는 1995 년에 시작하여 Brandon Ike에 의해 만들어졌으며 언어를 C로 실현했습니다. 1.C Language는 JavaScript의 고성능 및 시스템 수준 프로그래밍 기능을 제공합니다. 2. JavaScript의 메모리 관리 및 성능 최적화는 C 언어에 의존합니다. 3. C 언어의 크로스 플랫폼 기능은 자바 스크립트가 다른 운영 체제에서 효율적으로 실행하는 데 도움이됩니다.

JavaScript는 브라우저 및 Node.js 환경에서 실행되며 JavaScript 엔진을 사용하여 코드를 구문 분석하고 실행합니다. 1) 구문 분석 단계에서 초록 구문 트리 (AST)를 생성합니다. 2) 컴파일 단계에서 AST를 바이트 코드 또는 기계 코드로 변환합니다. 3) 실행 단계에서 컴파일 된 코드를 실행하십시오.


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