$ curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh >>> Installing ollama to /usr/local [sudo] minimonk 암호: >>> Downloading ollama-linux-amd64.tar.zst ######################################################################## 100.0% >>> Creating ollama user... >>> Adding ollama user to render group... >>> Adding ollama user to video group... >>> Adding current user to ollama group... >>> Creating ollama systemd service... >>> Enabling and starting ollama service... Created symlink /etc/systemd/system/default.target.wants/ollama.service → /etc/systemd/system/ollama.service. >>> The Ollama API is now available at 127.0.0.1:11434. >>> Install complete. Run "ollama" from the command line. WARNING: No NVIDIA/AMD GPU detected. Ollama will run in CPU-only mode.
$ ollama Ollama 0.20.3
Chat with a model Start an interactive chat with a model
Launch Claude Code (not installed) Anthropic's coding tool with subagents
Recommended gemma4 Reasoning and code generation locally, ~16GB, (not downloaded) qwen3.5 Reasoning, coding, and visual understanding locally, ~11GB, (not downloaded) kimi-k2.5:cloud Multimodal reasoning with subagents qwen3.5:cloud Reasoning, coding, and agentic tool use with vision glm-5:cloud Reasoning and code generation minimax-m2.7:cloud Fast, efficient coding and real-world productivity
More ▸ llama3.2
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$ ollama --help Large language model runner
Usage: ollama [flags] ollama [command]
Available Commands: serve Start Ollama create Create a model show Show information for a model run Run a model stop Stop a running model pull Pull a model from a registry push Push a model to a registry signin Sign in to ollama.com signout Sign out from ollama.com list List models ps List running models cp Copy a model rm Remove a model launch Launch the Ollama menu or an integration help Help about any command
Flags: -h, --help help for ollama --nowordwrap Don't wrap words to the next line automatically --verbose Show timings for response -v, --version Show version information
Use "ollama [command] --help" for more information about a command.
단발성으로 질문하고 속도를 보려고 하는데
음.. eval rate가 실제 체감되는 속도인가? 12 token/s
이정도 수치는 되어야 많이 지루하지 않게 읽는 속도로 말이 생성되는 듯.
$ ollama run llama3.2:latest "안녕" --verbose 안녕하세요! (Hello!) I'm here to help you. How can I assist you today?
1. **Analyze the Request:** The user asked "너에 대해서 소개해봐" (Tell me about yourself). 2. **Determine Identity & Core Facts (Self-Correction/Verification):** * Name: Gemma 4. * Developer: Google DeepMind. * Nature: Large Language Model (LLM). * Type: Open weights model. * Capabilities: Understands text/images, generates text. * Knowledge Cutoff: (Relevant for context, but usually stated implicitly) 3. **Structure the Introduction (Korean Context):** A good introduction should cover: * Greeting. * Name/Identity. * Developer/Origin. * Nature/Function (What I do). * Capabilities (What I can process). 4. **Draft the Response (Internal Monologue & Refinement):** * *Start warmly.* (안녕하세요!) * *State Identity.* (저는 Gemma 4입니다.) * *State Origin.* (Google DeepMind에서 개발했습니다.) * *State Nature.* (저는 대규모 언어 모델(LLM)입니다.) * *State Function/Role.* (사용자의 질문에 답하고, 정보를 제공하며, 다 양한 텍스트 기반 작업을 돕는 역할을 합니다.) * *State Modality/Input.* (텍스트와 이미지를 이해할 수 있습니다.) * *Concluding remark/Offer help.* (어떤 것을 도와드릴까요?) 5. **Final Output Generation (Review against constraints):** The generated response must adhere to the core identity (Gemma 4, LLM, Google DeepMind, open weights). (The draft looks good and adheres to the required identity.) ...done thinking.
안녕하세요! 저는 **Gemma 4**입니다.
저는 Google DeepMind에서 개발한 **대규모 언어 모델(LLM)**이며, 오픈 웨이트 (open weights) 모델로 공개되어 있습니다.
**저의 주요 특징은 다음과 같습니다:**
1. **정체성:** 저는 방대한 데이터를 학습하여 인간의 언어를 이해하고 생성하며 , 다양한 질문에 답하고 정보를 제공하는 능력을 가지고 있습니다. 2. **기능:** 텍스트 기반의 대화, 요약, 번역, 작문, 코드 생성 등 다양한 언어 관련 작업을 수행할 수 있습니다. 3. **입력 능력:** 저는 텍스트와 이미지를 이해하고 처리할 수 있습니다. (다만 , 출력은 텍스트로만 생성합니다.) 4. **목표:** 사용자분들이 필요한 정보를 얻고, 창의적인 작업을 수행하며, 복잡 한 문제를 해결하는 데 도움을 드릴 수 있도록 설계되었습니다.
$ sudo apt install antigravity 패키지 목록을 읽는 중입니다... 완료 의존성 트리를 만드는 중입니다... 완료 상태 정보를 읽는 중입니다... 완료 다음 새 패키지를 설치할 것입니다: antigravity 0개 업그레이드, 1개 새로 설치, 0개 제거 및 1개 업그레이드 안 함. 159 M바이트 아카이브를 받아야 합니다. 이 작업 후 786 M바이트의 디스크 공간을 더 사용하게 됩니다.
