Ollama 설치 및 연동 가이드

1단계. Ollama 설치

Ollama는 내 컴퓨터에서 AI 모델을 직접 실행해 주는 무료 앱이에요. 공식 사이트에서 내 운영체제용 설치 파일을 받으세요.

• macOS: 내려받은 파일을 열어 Ollama를 응용 프로그램 폴더로 끌어다 놓고 실행합니다. 실행 중에는 메뉴 막대에 라마 아이콘이 나타나요.
• Windows: OllamaSetup.exe를 실행하고 안내를 따릅니다. Ollama가 백그라운드에서 시작되고 트레이 아이콘이 보입니다.
• Linux: 아래 한 줄 설치 스크립트를 실행하세요. 백그라운드 서비스까지 함께 설정됩니다.

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

정상 설치됐는지 확인하려면 브라우저에서 http://localhost:11434를 열어 보세요. "Ollama is running"이 보이면 됩니다.

2단계. mysnipbox 연결 허용 설정 (OLLAMA_ORIGINS)

macOS

1. 1메뉴 막대의 Ollama 아이콘에서 Ollama를 종료합니다.
2. 2터미널을 열고 아래 명령어를 실행합니다. 이후에 실행하는 앱에 이 변수가 적용돼요.
3. 3Ollama를 다시 실행합니다.

launchctl setenv OLLAMA_ORIGINS "*"

터미널이 편하다면 Ollama 앱을 종료한 뒤, 아래 명령어로 서버를 직접 띄우고 그 창을 열어 두세요.

OLLAMA_ORIGINS="*" ollama serve

launchctl setenv는 Mac을 재시작할 때까지만 유지돼요. 재부팅 후에는 다시 실행하거나 로그인 스크립트에 넣어 두세요.

Windows

1. 1시스템 트레이에서 Ollama를 종료합니다(아이콘 우클릭 → Quit).
2. 2시작 메뉴에서 계정에 대한 환경 변수 편집을 검색해 엽니다.
3. 3사용자 변수 아래에서 새로 만들기…를 눌러 변수 이름에 OLLAMA_ORIGINS, 변수 값에 *를 입력하고 확인을 누릅니다.
4. 4시작 메뉴에서 Ollama를 다시 실행합니다.

Linux (systemd)

sudo systemctl edit ollama.service를 실행해 아래 두 줄을 추가하고 저장한 뒤, sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama를 실행합니다.

[Service]
Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"

3단계. 추천 모델 내려받기

mysnipbox는 두 종류의 모델을 씁니다. 앱 안에서 원클릭으로 받거나 터미널에서 받을 수 있어요. ollama run은 처음 실행할 때 모델을 내려받고 대화창을 엽니다(/bye로 나가기). 내려받기만 하려면 ollama pull <모델명>을 쓰세요.

태그 추출 (비전)

• Llama 3.2 Vision (11B): 고품질 심층 분석 모델이에요. 용량이 크고(약 8GB) 메모리도 넉넉해야 합니다.
• Qwen2.5-VL 7B: 비교적 작은 크기(약 6GB)에서 균형 잡힌 성능을 내는 모델이에요.

ollama run llama3.2-vision
ollama run qwen2.5vl:7b

태그 번역 (텍스트)

• Qwen2.5 (3B): 가볍고 빠르며 한·중·일 어휘를 잘 살려요.

ollama run qwen2.5:3b

4단계. mysnipbox에서 확인

1. 1mysnipbox를 열고 Settings로 이동합니다.
2. 2비전 프로바이더에서 Ollama를 선택합니다. 상태가 Running으로 표시돼야 해요.
3. 3내려받은 로컬 모델이 모델 목록에 나타납니다. 태그 추출(비전)용과 태그 번역(텍스트)용을 각각 고르세요.
4. 4테스트 이미지를 분석해 보세요. 모델이 메모리에 올라가는 동안 첫 요청은 더 오래 걸립니다.

아직 감지되지 않나요?

• Ollama가 실행 중인지 확인하세요. 브라우저에서 http://localhost:11434를 열었을 때 "Ollama is running"이 보여야 합니다.
• 2단계를 다시 확인한 뒤 Ollama를 완전히 종료했다가 다시 실행하세요. 환경 변수는 Ollama를 시작할 때만 읽어요.
• 모델이 목록에 없음: 먼저 내려받고 이름이 정확히 같은지 확인하세요. ollama list로 설치된 모델을 볼 수 있습니다.
• 하드웨어, 원격 서버, 문제 해결은 로컬 모델 (Ollama)을 참고하세요.