이제 맥을 담당하는 분들에게 넘길게요
알려드릴 게 있어요
완전히 똑같아요
즐겨찾기 브라우저로 가거나 알람으로 가요 같은 화면이 보일 거예요
다운로드를 누르고 Mac OS를 다운로드해요
물론 로컬로 다운로드 되죠
그런 다음 설치 관리자를 실행하면 설치되죠
그런 다음 터미널 윈도우를 불러옵니다 어플리케이션과 유틸리티로 가서 터미널
윈도우를 불러오죠
터미널 창을 불러와서 여기 올라옵니다 동일한 지침을 올라마 런이라고 입력하세요
모델의 이름은, 우리 경우엔 llama 3이죠 2번, 메타에서 나온 최신 소형 모델이에요
그럼 떠오를 거예요
1, 2분 정도 걸릴 겁니다 3과 관련된 20억 개의 매개 변수를
다운로드 해야 하니까요 2개요, 하지만 그러면 이렇게 작동할 거예요
이제 다시 좋은 일에 쓸 수 있게 됐어요 Put it up Put it up Put it up Put it up Put it up Put it
이번엔 다른 언어로 물어볼 거예요
왜요?
제가 프랑스어를 배우려고 한다고 가정해 보죠
전 완전히 초보예요
프랑스어 좀 가르쳐 주세요
어떻게 되는지 보죠
가장 먼저 눈에 띄는 건 훨씬 빠르다는 거예요
M1 칩이 달린 맥으로 작동하기 때문이죠
아까 본 건 PC의 에뮬레이션이었어요
비트가 좀 더 빠르죠
여러분의 컴퓨터는 그 둘 사이 어딘가에 있을 겁니다 여러분의 아키텍처에 따라서요
시작과 함께 꺼냈는데 아주 잘 된 걸 볼 수 있죠
다양한 선택지가 주어졌어요
설명이 됐어요
정말 인상적이에요
이렇게 해두죠
질문에 대답하는 건 아니지만 어쨌든 됐네요
Get it, Get it 아시겠죠?
다시 강조하고 싶은 점은 이건 사실 제가 사용하는 앱의 유료 상업 제품이라는
거예요
여기 있네요
오픈 소스를 이용해 몇 분 만에 상업 프로젝트를 무료로 진행했습니다 컴퓨터에
LLM의 힘을 즉시 발휘할 수 있죠
그래서 바로 실습을 준비했어요
물론 이렇게 해 주세요
설치하고 작동하는지 확인해요
무슨 문제가 생기면 언제든 연락해요
언제든 제게 메시지를 보내거나 이메일이나 링크드인을 보내 도움을 청하세요
하지만 설치가 쉬워서 잘 작동하면 좋겠네요
이렇게 해요
언어를 가지고 빠르게 실험해 볼게요
모르는 언어를 골라서 한번 해 보세요
다음으로는 다양한 모델을 실험해 보세요
llama 페이지로 돌아가면 모델이 위로 향하고 있는 게 보이시죠
PC와 Mac 모두 같은 거예요
다양한 모델을 보고 그 뒤에 숨겨진 이야기를 들을 수 있죠
라마 3요 구글 메타 자마에서 2개요 오픈 소스 매개 변수 버전이 낮죠
콴은 동력원인 알리바바 클라우드의 모델로 less는 알려졌지만 가장 강력한
모델 중 하나죠
모델을 클릭하면 다양한 버전을 볼 수 있어요 여기서 실행할
수 있죠
저 버튼을 눌러 클립보드로 복사한 다음 PowerShell이나 터미널에 붙여넣으면
돼요
이건 다양한 버전이에요
모델로 돌아가서 살펴볼 수 있어요
53번째 실험이에요 마이크로소프트에서 5년요
아주 강력한 모델이고 더 자세히 읽어볼 수 있어요
실험해 보려고요
이걸 새로운 언어로 사용해 보세요
완전히 다른 것을 탐구하고 배우려고 노력하세요 다른 모델을 사용해 보고
어떤 모델이 가장 좋은지 알아내세요
대형 모델을 고를수록 컴퓨터에서 느리게 보일 수 있으니 어떤 모델이 가장 잘 작동하는지
알아보고 가장 좋은 결과를 내세요
오늘 한 운동으로 다음에 다시 만나요
소개나 수업 같은 걸 하는 거죠
그때 봐요