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- #स्थानीय स्थापना
Ollama का परिचय
Ollama स्थानीय भाषा मॉडल चलाने के लिए एक हल्का ढाँचा है। यह ढाँचा मॉडल के वज़न, सेटिंग्स और डेटासेट को एक एकीकृत पैकेज में बांधता है, जिसे विभिन्न AI अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित किया गया है।
स्थापना गाइड
आप Ollama की वेबसाइट से Mac, Linux और Windows के लिए इंस्टॉलेशन फ़ाइल डाउनलोड कर सकते हैं।
शुरू करना
इंस्टॉलेशन पूरा होने के बाद, Ollama ऐप लॉन्च करें।
आप टर्मिनल में निम्नलिखित कमांड दर्ज कर सकते हैं:
Ollama अधिक विस्तृत इंटरैक्शन के लिए एक API भी प्रदान करता है। अधिक जानकारी के लिए, कृपया देखें:
LLM मॉडल का चयन
Ollama विभिन्न मॉडल का समर्थन करता है, जिसमें llama-3 8B मॉडल भी शामिल है, जिसमें 8 बिलियन पैरामीटर हैं, जो जटिल संदर्भ समझ और समस्या समाधान में उत्कृष्ट है। प्रत्येक मॉडल का प्रदर्शन पैरामीटर की संख्या और प्रशिक्षण डेटा के आधार पर भिन्न हो सकता है, इसलिए उपयोग के उद्देश्य के अनुसार चयन करना महत्वपूर्ण है।
llama-3 8B मॉडल GPT-3.5 के समान प्रदर्शन प्रदान करता है।
दस्तावेज़ अपलोड और चैट UI
PrivateGPT जैसे टूल का उपयोग करके, आप Ollama के LLM के माध्यम से चैट UI के साथ बातचीत कर सकते हैं।
http://PrivateGPT GitHub
Conda वातावरण सेटअप
- नया वातावरण बनाएँ: conda create -n privategpt python=3.11
- वातावरण को सक्रिय करें: conda activate privategpt
PrivateGPT स्थापित करें
- रिपॉजिटरी क्लोन करें: git clone https://github.com/imartinez/privateGPT
- Poetry स्थापित करें: pip install poetry
- Make स्थापित करें: brew install make
- निर्भरताएँ स्थापित करें: poetry install --extras "ui embeddings-huggingface llms-llama-cpp vector-stores-qdrant
- llms-ollama embeddings-ollama"
- सेटिंग्स कॉन्फ़िगर करें: settings-ollama.yaml
डॉक्यूमेंट अपलोड फ़ंक्शन का उपयोग करने के लिए, आपको Ollama के nomic-embed-text मॉडल को इंस्टॉल करना होगा।
- रन करें: PGPT_PROFILES=ollama make run
निष्कर्ष
Ollama का उपयोग करके, आप अपनी गोपनीयता और डेटा सुरक्षा बनाए रखते हुए शक्तिशाली प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों का अनुभव कर सकते हैं। यह विशेष रूप से उन व्यवसायों या शोधों के लिए एक बड़ा लाभ है जहाँ डेटा की संवेदनशीलता महत्वपूर्ण है।
Ollama का उपयोग करना सीखें और स्थानीय रूप से अपना खुद का LLM चलाएँ। उच्च-प्रदर्शन प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों को सीधे नियंत्रित करने और परिणामों को तुरंत देखने का अवसर न चूकें।
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