Ollama는 이미지 처리 및 메모리 관리를 어떻게 처리합니까?

Ollama는 처리된 이미지를 캐싱하여 후속 프롬프트 속도를 높이는 이미지 캐싱을 구현합니다. 또한 메모리 추정 및 KV 캐시 최적화가 포함되어 있으며, 하드웨어 제조업체와 협력하여 메모리 사용량을 최적화합니다. 이미지는 사용 중인 동안 캐시에 유지되며 메모리 정리 제한으로 인해 삭제되지 않습니다.

모델 모듈성에 어떤 개선이 이루어졌습니까?

각 모델은 이제 완전히 독립적이며 자체 프로젝션 레이어를 노출할 수 있습니다. 이러한 격리를 통해 모델 제작자는 여러 파일을 패치하거나 계단식 if 문을 추가하지 않고도 코드를 구현하고 배포할 수 있습니다. 다른 모델을 손상시킬 염려 없이 자신의 모델과 훈련에만 집중할 수 있습니다.

새로운 멀티모달 모델은 어떤 유형의 작업을 수행할 수 있습니까?

이 모델은 일반적인 시각적 이해, 이미지에 대한 위치 기반 질문, 여러 이미지 동시 분석, 문서 스캔, 문자 인식, 이미지 내 텍스트 번역을 포함한 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 이미지에 대한 후속 질문에 대한 컨텍스트를 유지할 수 있습니다.

Ollama는 멀티모달 처리에서 정확도를 어떻게 향상시켰습니까?

Ollama는 특히 많은 토큰을 생성하는 큰 이미지를 처리할 때 정확도를 높이기 위해 이미지 처리 중에 메타데이터를 추가합니다. 모델 사양에 따라 인과적 주의 및 이미지 임베딩 배치를 신중하게 관리하여 경계를 넘는 이미지를 적절하게 처리하는 동시에 출력 품질을 유지합니다.

Ollama v0.7

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Ollama v0.7은 동급 최고의 멀티모달 AI 지원을 위한 새로운 엔진을 도입하여 향상된 안정성 및 메모리 관리와 함께 Llama 4, Gemma 3, Qwen 2.5 VL 및 Mistral Small 3.1과 같은 고급 비전 모델을 로컬에서 실행할 수 있도록 합니다.

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https://ollama.com/blog/multimodal-models?ref=aipure&utm_source=aipure

개요
분석
대안

제품 정보

업데이트됨:Jun 9, 2025

Ollama v0.7 월간 트래픽 동향

Ollama v0.7은 트래픽이 5.5% 감소했으며, 방문자 수가 298,679명 줄었습니다. 비전 지원 개편과 향상된 OCR 기능을 갖춘 Qwen 2.5 VL의 도입에도 불구하고, 이러한 감소는 이미지를 로컬에 다운로드하여 해결된 URL 처리와 관련된 버그 수정과 사용자 경험 문제에 기인한 것으로 보입니다.

과거 트래픽 보기

Ollama v0.7이란?

Ollama v0.7은 로컬 대규모 언어 모델 배포에 있어 중요한 진화를 나타내며, 이전의 llama.cpp에 대한 의존성을 넘어 멀티모달 AI 기능을 위한 새로운 전용 엔진을 도입합니다. 이 버전은 멀티모달 모델을 최우선으로 만들어 사용자가 클라우드 서비스 없이도 정교한 비전-언어 모델을 로컬에서 실행할 수 있도록 합니다. 이 시스템은 8GB RAM 머신에 적합한 7B 파라미터부터 32GB RAM을 필요로 하는 더 큰 33B 모델까지 다양한 모델 크기를 지원하여 다양한 하드웨어 구성에서 고급 AI에 접근할 수 있도록 합니다.

Ollama v0.7의 주요 기능

Ollama v0.7은 획기적인 새로운 엔진을 도입하여 멀티모달 AI 모델에 대한 동급 최고의 지원을 제공하며, Meta Llama 4, Google Gemma 3, Qwen 2.5 VL, Mistral Small 3.1과 같은 고급 비전-언어 모델을 로컬에서 실행할 수 있도록 합니다. 이 업데이트는 향상된 메모리 관리, 모델 모듈성, 이미지와 텍스트를 함께 처리하는 정확도를 향상시키는 동시에 대규모 언어 모델을 로컬에서 실행하기 위한 Ollama의 고유한 사용 편의성을 유지합니다.

새로운 멀티모달 엔진: 각 모델이 자체 프로젝션 레이어를 구현하고 멀티모달 입력을 독립적으로 처리할 수 있도록 하는 자체 포함 모델 아키텍처로, 모델 통합의 안정성과 단순성을 향상시킵니다.

고급 메모리 관리: 메모리 효율성과 성능을 극대화하기 위해 하드웨어별 구성으로 최적화된 KV 캐시 및 지능형 이미지 캐싱 시스템입니다.

향상된 정확도 처리: 각 모델의 훈련 아키텍처에 특정한 적절한 메타데이터 관리 및 주의 메커니즘을 통해 대용량 이미지 및 토큰의 향상된 처리

다중 모델 지원: Llama 4, Gemma 3, Qwen 2.5 VL, Mistral Small 3.1을 포함한 다양한 비전-언어 모델의 통합, 각 모델은 자체 전문 기능을 갖추고 있습니다.

Ollama v0.7의 사용 사례

문서 분석: 이미지의 다국어 텍스트의 문자 인식 및 번역을 포함하여 문서에서 정보를 처리하고 추출합니다.

시각적 질의응답: 자세한 설명과 시각적 콘텐츠에 대한 특정 질문에 대한 답변을 포함하여 이미지에 대한 자연어 상호 작용을 지원합니다.

위치 기반 분석: 거리 계산 및 여행 추천을 포함하여 이미지의 위치, 랜드마크 및 지리적 특징에 대한 정보를 분석하고 제공합니다.

다중 이미지 비교: 여러 이미지에서 관계와 패턴을 동시에 분석하여 공통 요소와 차이점을 식별합니다.

장점

클라우드 종속성 없이 고급 멀티모달 모델의 로컬 실행

모델 처리의 향상된 안정성 및 정확도

다중 모델 아키텍처에 대한 유연한 지원

효율적인 메모리 관리 및 하드웨어 최적화

단점

더 큰 모델의 경우 상당한 하드웨어 리소스가 필요합니다.

제한된 Windows 지원(WSL2 필요)

일부 기능은 여전히 실험 단계에 있습니다.

Ollama v0.7 사용 방법

Ollama 설치: 시스템에 Ollama를 설치합니다(MacOS, Linux 및 WSL2를 통한 Windows 지원). 7B 모델의 경우 최소 8GB, 13B 모델의 경우 16GB, 33B 모델의 경우 32GB 이상의 RAM이 있는지 확인하십시오.

Ollama 서비스 시작: 'ollama serve' 명령을 실행하여 Ollama 서비스를 시작합니다. 더 빠른 다운로드를 위해 선택적으로 OLLAMA_EXPERIMENT=client2 ollama serve를 사용할 수 있습니다.

모델 풀: 'ollama pull <model_name>'을 사용하여 원하는 멀티모달 모델을 다운로드합니다. 사용 가능한 모델에는 llama4:scout, gemma3, qwen2.5vl, mistral-small3.1, llava, bakllava 및 더 많은 비전 모델이 포함됩니다.

모델 실행: 'ollama run <model_name>'을 사용하여 모델을 시작합니다. 예: 'ollama run llama4:scout' 또는 'ollama run gemma3'

이미지 입력: 텍스트 프롬프트 뒤에 이미지 파일 경로를 제공하여 이미지를 입력할 수 있습니다. 단일 프롬프트 또는 후속 질문을 통해 여러 이미지를 추가할 수 있습니다. WebP 이미지 형식을 지원합니다.

모델과 상호 작용: 이미지에 대한 질문을 하거나, 분석을 요청하거나, 후속 대화를 나눌 수 있습니다. 모델은 텍스트와 이미지를 모두 처리하여 관련 응답을 제공합니다.

선택 사항: API/라이브러리 사용: 프로그래밍 방식으로 액세스하기 위해 API 또는 공식 Python/JavaScript 라이브러리를 통해 Ollama와 상호 작용할 수도 있습니다. 멀티모달 기능은 CLI 및 라이브러리에서 작동합니다.

선택 사항: 웹 UI 사용: 보다 사용자 친화적인 인터페이스를 위해 Ollama의 멀티모달 기능을 지원하는 다양한 커뮤니티 구축 웹 UI 및 클라이언트를 사용할 수 있습니다.

Ollama v0.7 자주 묻는 질문

Ollama는 시각 기능을 처리할 수 있는 새로운 엔진을 통해 멀티모달 모델을 지원합니다. Meta Llama 4, Google Gemma 3, Qwen 2.5 VL, Mistral Small 3.1과 같은 모델을 지원합니다. 이 업데이트에는 이미지 분석, 다중 이미지 처리, 문서 스캔, 문자 인식과 같은 기능이 포함되어 있습니다.