메모리 이슈

❗️**"사용 가능한 시스템 메모리(6.5 GiB)보다 모델이 요구하는 메모리(8.4 GiB)가 더 많다"**
즉, llama2 모델을 실행하기에 메모리가 부족하다는 뜻입니다.

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✅ 해결 방법

1. 🔄 더 작은 모델 사용 (권장)

Ollama에서는 더 작은 모델도 지원해요. 예:

• llama2:7b → 최소 약 8GB 필요
• ✅ llama2:7b-chat (비슷하지만 약간 가볍고 대화에 최적화됨)
• ✅ mistral 또는 gemma:2b → 메모리 4~6GB 수준으로 가능

ollama pull mistral

또는:

ollama pull gemma:2b

그리고 Node.js나 curl에서 모델 이름만 바꿔주세요:

{
  "model": "mistral",
  "prompt": "안녕",
  "stream": false
}

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2. 💡 Docker에 메모리 더 할당 (Docker Desktop 환경)

만약 Docker Desktop (예: Mac, Windows WSL2)을 쓰고 있다면:

• Docker 설정 > Resources (자원) 메뉴에서
  → Memory (RAM) 를 8~12GB 이상으로 설정하세요.
• 설정 후 Docker 재시작이 필요합니다.

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3. ⚠️ 시스템 메모리 업그레이드 (물리적인 해결책)

Ollama의 LLM 모델은 RAM을 꽤 많이 씁니다. 모델 크기에 따라:

모델 필요 메모리 (대략)

llama2:7b	약 8~10 GB
llama2:13b	16+ GB
mistral	4~6 GB
gemma:2b	4~6 GB

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✅ 추천: gemma:2b 또는 mistral 부터 시작해보세요

ollama pull gemma:2b

그리고 Node.js 또는 curl 요청 시:

{
  "model": "gemma:2b",
  "prompt": "안녕!",
  "stream": false
}

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필요하면 메모리 점검 도구나, 어떤 모델이 가장 잘 맞을지 추천도 해드릴게요!
지금 사용 중인 시스템 사양 알려주셔도 좋아요.