diff --git a/charts/ollama/CUSTOM-README.md b/charts/ollama/CUSTOM-README.md
new file mode 100644
index 0000000..69a6144
--- /dev/null
+++ b/charts/ollama/CUSTOM-README.md
@@ -0,0 +1,101 @@
+
+# ollama 배포
+
+## 1. 배포 방법
+
+### 1) 배포시 주의 사항
+
+- 사용할 모델에 따라서 적절한 자원(CPU, Memory, GPU)를 설정한 후 배포 해야한다.
+
+### 2) 배포 방법
+
+``` sh
+git clone https://github.com/paasup/dip-catalog.git
+cd charts/ollama
+helm upgrade ollama ./ -f custom-values.yaml --install -n ollama --create-namespace
+```
+
+
+
+## 2.custom-values.yaml 설명
+
+- custom-values.yaml에 정의된 값에 대한 설명이다.
+
+### 1) Pod 설정
+
+
+| Name | 설명 | 기본값 |
+| ---------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------ |
+| `image.repositrory` | 오프라인 설치 시에 설정.
paasup 설치시에는 "paasup.io/ollama/ollama"로 설정 | `"ollama/ollama"` |
+| `image.tag` | 이미지 태그 설정 | '0.5.4' |
+| `runtimeClassName` | pod 실행 시 사용할 runtime을 설정
gpu-operator가 설치되어 있는 환경 에서 사용가능하다. | "nvidia" |
+| `persistentVolume.enabled` | PV의 사용 여부 | 'true' |
+| `persistentVolume.size` | PV 용량 | "30Gi" |
+| `persistentVolume.storageClass` | PV 생성 시 사용할 Storage Class | "" |
+| resources | Ollama 서버의 시스템 자원 설정.
LLM 모델에 따른 적절한 CPU, Memory 설정이 필요하다. | `custom-values.yaml` 참고 |
+
+
+
+### 2) Ollama 설정
+
+- ollama 실행 시에 필요한 설정을 작성한다. ex) GPU 설정, LLM 모델 설정
+
+| Name | 설명 | 기본값 |
+| ------------------------ | ------------------------------------------------------ | ------------------------- |
+| `ollama.gpu.enabled` | Ollama에서 GPU를 사용할지 여부 | "true" |
+| `ollama.gpu.type` | GPU의 종류.
'nvidia' 또는 'amd'만 사용 가능하다. | 'nvidia' |
+| `ollama.gpu.number` | 사용할 GPU의 수 | '1' |
+| `ollama.gpu.models.pull` | Ollama 실행 전에 미리 Pulling할 모델 목록 설정 | `custom-values.yaml` 참고 |
+
+
+
+### 3) Ingress 설정
+
+#### 3.1) tls 시크릿 직접 생성
+
+- Rancher에서 ingress 사용을 위해서는 다음과 같이 설정할 수 있다.
+
+ ``` yaml
+ ingress:
+ enabled: true
+ hosts:
+ - host: ollama.example.org
+ paths:
+ - path: /
+ pathType: Prefix
+ servicePort: 6333
+ tls:
+ - hosts:
+ - ollama.example.org
+ secretName: ollama-tls-secret
+ ```
+
+- ingress 사용을 위해서는 인증서를 secret으로 제공해야한다. 로컬 파일을 이용해 secret을 생성하는 방법은 다음과 같다.
+
+ ``` sh
+ kubectl create secret tls ollama-tls-secret --cert= --key= -n
+ ```
+
+#### 3.2) cert-manager를 이용한 자동 생성
+
+- cert manager를 통해 인증서 자동 생성 시 `custom-values.yaml` 수정한다.
+- `ingress.annotations.cert-manager.io/cluster-issuer`에 미리 배포된 Cluster Issuer의 이름으로 변경한다.
+
+ ``` yaml
+ ingress:
+ enabled: true
+ annotations:
+ cert-manager.io/cluster-issuer: "selfsigned-issuer"
+ cert-manager.io/duration: 8760h
+ cert-manager.io/renew-before: 720h
+ hosts:
+ - host: ollama.example.org
+ paths:
+ - path: /
+ pathType: Prefix
+ servicePort: 6333
+ tls:
+ - hosts:
+ - ollama.example.org
+ secretName: ollama-tls-secret
+ ```
diff --git a/charts/ollama/custom-values.yaml b/charts/ollama/custom-values.yaml
new file mode 100644
index 0000000..b7e9321
--- /dev/null
+++ b/charts/ollama/custom-values.yaml
@@ -0,0 +1,47 @@
+image:
+ repository: ollama/ollama
+ tag: 0.5.4
+
+# gpu operator가 설치되었을 경우 사용 가능
+runtimeClassName: nvidia
+
+persistentVolume:
+ enabled: true
+ size: "30Gi"
+ storageClass: longhorn
+
+resources:
+ requests:
+ memory: 4096Mi
+ cpu: 2000m
+ limits:
+ memory: 8192Mi
+ cpu: 4000m
+
+ollama:
+ gpu:
+ enabled: ture
+ type: 'nvidia' # -- GPU type: 'nvidia' or 'amd'
+ number: 1 # -- Specify the number of GPU to 1
+
+ # -- List of models to pull at container startup
+ models:
+ pull:
+ - mistral
+ #- benedict/linkbricks-mistral-nemo-korean:12b
+ #- benedict/linkbricks-gemma2-korean:27b
+ #- qwen2.5-coder:32b
+ #- codeqwen:7b-chat
+ # - llama3
+
+ingress:
+ enabled: true
+ annotations:
+ cert-manager.io/cluster-issuer: "selfsigned-issuer"
+ cert-manager.io/duration: 8760h
+ cert-manager.io/renew-before: 720h
+ hosts:
+ - host: ollama.inopt.paasup.io
+ paths:
+ - path: /
+ pathType: Prefix
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