저는 최근에 VSCode에서 무료 AI 도구인 Ollma와 Codellama를 사용해본 결과, 우수한 생산성을 경험했습니다. 이 글을 통해 제가 직접 체크해본 두 도구의 기능과 설치 방법에 대해 상세히 알려드리겠습니다. 특히, 이 도구들이 어떻게 개발 작업을 간소화해주는지에 대한 경험담을 포함해 설명할게요.
- Ollma 설치 및 설정하기
- 2. Windows 및 Linux에서 Ollma 설치하기
- Codellama의 사용과 활용
- 1. Codellama 다운로드하기
- 2. Codellama Variations 이해하기
- VSCode와 Ollma, Codellama 연동하기
- 1. Continue 설치하기
- 2. 설정 파일 수정하기
- 3. AI를 통한 문제 해결하기
- 대화형 AI로 문제 해결하기
- 1. 코드 선택 후 요청하기
- 2. 추가 요청 함수 작성
- 마무리하며
- 자주 묻는 질문 (FAQ)
- Codellama의 설치는 어떻게 하나요?
- Ollma는 어떤 모델들을 지원하나요?
- VSCode에서 Codellama와 어떻게 연동하나요?
- MacOS에서 Ollma 설치는 어떻게 하나요?
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Ollma 설치 및 설정하기
Ollma는 무료로 사용할 수 있는 로컬 AI 도구로, 설치 방법이 간단합니다. 제가 직접 경험해본 결과, MacOS와 Linux 사용자는 다음과 같이 설치할 수 있습니다.
- MacOS에서 Ollma 설치하기
- Homebrew를 통해 설치:
bash
brew install ollama - CLI 만 사용하고 싶다면 아래의 명령어를 실행하세요:
bash
brew install ollama --formulae
2. Windows 및 Linux에서 Ollma 설치하기
- Windows는 현재 출시되지 않았지만, WSL2를 통해 설치할 수 있습니다.
- Linux의 경우, 아래 명령어를 실행하세요:
bash
curl https://ollama.ai/install.sh | sh
이외에도 Docker를 통해 설치할 수 있으며, 개인적으로 Docker 설치도 매우 유용하게 활용하고 있어요.
| 모델 | 매개변수 | 크기 | 다운로드 명령 |
|---|---|---|---|
| Llama 2 | 7B | 3.8GB | ollama run llama2 |
| Mistral | 7B | 4.1GB | ollama run mistral |
| Dolphin Phi | 2.7B | 1.6GB | ollama run dolphin-phi |
위의 표에서처럼 다양한 AI 모델을 지원하며 각 모델 별 요구 사항도 쉽게 체크할 수 있어요. 기억해둬야 할 것은 어느 모델을 선택하든 RAM 요건이 충족되어야 한다는 점입니다.
Codellama의 사용과 활용
Codellama는 코드 생성 및 토론에 도움을 주는 강력한 AI 모델입니다. 제가 직접 사용하면서 느낀 점은 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는 점이었습니다.
1. Codellama 다운로드하기
Codellama는 다음 명령어를 통해 다운로드할 수 있습니다:
bash
ollama pull codellama:34b
Codellama는 다양한 파라미터를 제공하여 사용자의 필요에 맞춰 선택할 수 있습니다. 파라미터 양이 적을수록 메모리 사용량이 줄어들지만, 정확도는 약간 떨어질 수 있습니다.
2. Codellama Variations 이해하기
Codellama의 변형 버전은 세 가지가 있습니다:
– instruct: 자연어로 응답을 생성
– python: Python 코드에 특화
– code: 코드 완성을 위한 기본 모델
제가 테스트해본 결과, 코드 생성의 효율성이 높고 실제 문제 해결 발생 시 큰 도움이 되었어요.
VSCode와 Ollma, Codellama 연동하기
Ollma와 Codellama를 VSCode에서 사용하는 것은 매우 간단합니다. Continue라는 오픈소스 코파일럿을 통해 연동할 수 있습니다.
1. Continue 설치하기
VSCode와 JetBrains의 Continue 플러그인을 설치하면 VSCode 사이드바에 Continue 아이콘이 생깁니다.
2. 설정 파일 수정하기
Continue 플러그인을 설치 후, config.json 파일을 다음과 같이 설정합니다.
json
{
"title": "CodeLlama:34b",
"provider": "ollama",
"model": "codellama:34b"
}
이렇게 설정하면 자동으로 코드 생성을 수행할 수 있어요. Cmd + Shift + L 단축키로 ‘generate code’을 실행할 수 있다는 점도 매우 유용했습니다.
3. AI를 통한 문제 해결하기
코드에 문제가 발생했을 땐, 마우스를 문제 부분 위에 올려 ‘Quick Fix…’를 클릭하면 AI가 해결 방안을 제시합니다. Codellama의 리소스 덕분에 간편하게 문제를 해결할 수 있었습니다.
대화형 AI로 문제 해결하기
Ollma와 Codellama의 연계를 통해 대화형 AI가 문제를 진단할 수 있게 되었습니다. 제가 경험해본 방법은 다음과 같습니다:
1. 코드 선택 후 요청하기
문제가 발생한 코드 위에 마우스를 올리고, ‘Continue > Add Highlighted Code to Context’ 메뉴를 클릭하여 코드를 AI에게 추가 요청할 수 있습니다. 그렇게 하면 AI가 문제 해결을 위해 필요한 추가 정보를 제시해줍니다.
2. 추가 요청 함수 작성
특정 함수를 작성하는 경우, 예를 들어, “Write a function to get the current price of Bitcoin on Yahoo Finance.”와 같은 요청을 하면 AI가 그에 맞는 코드를 작성해줍니다. 하지만 실행상에서는 패키지 관련 오류가 발생할 수 있으니, 그에 대한 추가적인 조치가 필요하다는 점도 기억하세요.
마무리하며
이 가이드는 개발자들이 Ollma와 Codellama를 활용하여 개발 환경을 향상시키고, 문제를 해결하는 데 매우 도움이 될 것입니다. AI를 통해 코드 작성이나 문제 해결 과정을 간소화할 수 가지게 되며, 제 경험담을 바탕으로 도움이 필요하신 분들께 유익한 정보가 되길 바랍니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Codellama의 설치는 어떻게 하나요?
Codellama는 ollama pull codellama:34b 명령어를 통해 설치할 수 있습니다.
Ollma는 어떤 모델들을 지원하나요?
Ollma는 Llama 2, Mistral, Dolphin Phi와 같은 다양한 모델을 지원하며, 각 모델마다 다운로드 명령이 다릅니다.
VSCode에서 Codellama와 어떻게 연동하나요?
Continue 플러그인을 설치한 후, config.json 파일에 모델명을 입력하면 쉽게 연동할 수 있습니다.
MacOS에서 Ollma 설치는 어떻게 하나요?
Homebrew를 통해 brew install ollama 명령어로 쉽게 설치할 수 있습니다.
오랜 경험을 통해 얻은 저의 소중한 정보가 여러분께 많은 도움이 되었으면 좋겠어요. AI 도구들을 활용해 생산성을 높이고, 개발 작업을 더욱 효율적이고 즐겁게 해보세요.
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