RAG를 사용하여 Llama 3를 로컬에서 실행하는 방법!! (GPT4ALL 자습서)
2024-04-26- 로컬에서 Llama 3을 RAG(검색 강화 생성)와 함께 실행하는 방법을 배웁니다.
- 대부분의 튜토리얼과는 달리 CPU에서 로컬로 작동하며 인터넷이나 OpenAI 없이 로컬 폴더와 대화할 수 있습니다.
- GPT4ALL이라는 소프트웨어를 다운로드하여 설치해야 합니다(Windows, Mac, Ubuntu용 설치 프로그램 제공).
- Llama 3 instruct 모델을 선택하여 다운로드해야 합니다. 이 모델을 통해 기본 모델 대신 인공지능과 대화할 수 있습니다.
- 모델 다운로드에는 인터넷이 필요하지만, 이후에는 오프라인으로 작업할 수 있습니다.
- RAG를 위해 별도의 임베딩 모델도 다운로드해야 합니다.
- 다운로드가 완료되면, 특정 문서나 폴더와 대화를 시작할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 53페이지짜리 기술 보고서로 시연합니다.
- 사용자 인터페이스는 사용하기 쉽고, 새 대화를 시작하거나 모델을 변경하는 등의 기능을 제공합니다.
- RAG를 사용할 때는 임베딩 모델을 먼저 다운로드하고 문서 폴더를 선택하여 검색 가능한 데이터로 만들어야 합니다.
- 대화 중 문서 내용에 기반한 정확하고 관련성 높은 답변을 제공합니다.
- 도구의 고급 설정에서는 프롬프트 템플릿, 컨텍스트 길이, 창의성 조절 등 다양한 모델 매개변수를 조정할 수 있습니다.
- GPU가 있으면 GPU 가속을 사용하여 대화 응답 속도를 개선할 수 있습니다.
- 이 튜토리얼은 로컬에서 Llama 3을 설치, 기본 대화, 문서와의 대화, 고급 설정 조정 방법을 다룹니다.
- 도움이 필요하면 YouTube 설명란에 있는 링크를 참조하거나 댓글 섹션에 질문할 수 있습니다.
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