Llama 4를 로컬에서 실행하는 단계별 가이드 (Tool Calling 기능 포함)

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

- 소프트웨어 개발자 (중급~고급): GPU 가상 머신을 활용한 모델 배포, Ollama 툴 사용, Llama 4의 실시간 도구 호출 기능 적용

- AI 연구자: 멀티모달 모델 및 MoE 아키텍처 기반의 고성능 모델 실험

- 클라우드 인프라 관리자: NodeShift의 GPU 가상 머신 구성 및 보안 표준 (GDPR, SOC2, ISO27001) 준수

핵심 요약

• Llama 4의 주요 기능: 멀티모달 지원, Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처, 17B 활성 파라미터, 12개 이상 언어 처리
• Ollama v0.8의 핵심 업데이트: 스트리밍 응답, 도구 호출 (tool calling) 지원, JSON 구조 파싱 개선
• NodeShift GPU 가상 머신 사용: H100/A100 GPU, 실시간 모델 실행, SSH 키 기반 보안 연결

섹션별 세부 요약

1. Llama 4 소개

• 모델 아키텍처: MoE (17B 활성 파라미터) 기반, 109B/400B 파라미터 버전 (Scout, Maverick) 제공
• 지원 언어: 12개 이상 (아랍어, 영어, 프랑스어 등) 및 200+ 언어 사전 훈련
• 사용 사례: 챗봇, 시각적 추론, 코드 생성, 합성 데이터 생성

2. Ollama v0.8 주요 기능

• 스트리밍 응답: 토큰 단위로 실시간 출력
• 도구 호출 기능: 외부 API (예: get_current_weather) 호출 가능
• 모델 호환성: Qwen3, Qwen2.5-Coder, Devstral, Llama 3.1, Llama 4 등

3. NodeShift GPU 가상 머신 설정

• GPU 선택: H100/A100 등 다양한 GPU 지원, 저장소 및 지역 기반 구성
• 인증 방법: SSH 키 사용 권장 (보안 강화)
• 가상 머신 생성: NVIDIA CUDA 기반 이미지 배포, ollama serve 명령어로 서빙 설정

4. Llama 4 실행 및 테스트

• 모델 호출 명령어:

```bash

ollama pull llama4:16x17b

ollama run llama4:16x17b

```

• 테스트 프롬프트 예시:

- What's the difference between RAG and fine-tuning?

- What’s the weather in New Delhi today? (도구 호출 시뮬레이션)

결론

- 실무 팁: NodeShift의 GPU 가상 머신과 Ollama v0.8를 결합하여 Llama 4를 실시간으로 실행하고, get_current_weather와 같은 외부 도구를 통합한 커스텀 에이전트를 구축할 수 있음.

- 핵심 구현 방법: ollama serve, ollama pull, ollama run 명령어 사용 및 SSH 키 기반 보안 연결 설정.