Argomento
- #Protezione dei dati personali
- #LLM
- #Modello linguistico
- #Ollama
- #Installazione locale
Introduzione a Ollama
Ollama è un framework leggero per l'esecuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) locali. Questo framework è progettato per raggruppare i pesi del modello, le impostazioni e i dataset in un unico pacchetto integrato, ottimizzandolo per diverse applicazioni di intelligenza artificiale.
Guida all'installazione
È possibile scaricare i file di installazione per Mac, Linux e Windows dalla pagina iniziale di Ollama.
Inizio
Una volta completata l'installazione, eseguire l'applicazione Ollama.
Nel terminale, è possibile immettere i seguenti comandi:
Ollama fornisce anche un'API per interazioni più dettagliate. Per maggiori informazioni, visitare:
Selezione del modello LLM
Ollama supporta diversi modelli, tra cui il modello llama-3 8B, che con i suoi 8 miliardi di parametri, eccelle nella comprensione di contesti complessi e nella risoluzione di problemi. Le prestazioni di ogni modello possono variare in base al numero di parametri e ai dati di addestramento, quindi è importante scegliere quello più adatto alle proprie esigenze.
Il modello llama-3 8B offre prestazioni simili a GPT-3.5.
Upload di documenti e interfaccia utente di chat
Utilizzando strumenti come PrivateGPT, è possibile interagire con l'LLM di Ollama tramite un'interfaccia utente di chat.
http://PrivateGPT GitHub
Configurazione dell'ambiente Conda
- Creazione di un nuovo ambiente: conda create -n privategpt python=3.11
- Attivazione dell'ambiente: conda activate privategpt
Installazione di PrivateGPT
- Clonazione del repository: git clone https://github.com/imartinez/privateGPT
- Installazione di Poetry: pip install poetry
- Installazione di Make: brew install make
- Installazione delle dipendenze: poetry install --extras "ui embeddings-huggingface llms-llama-cpp vector-stores-qdrant
- llms-ollama embeddings-ollama"
- Configurazione delle impostazioni: settings-ollama.yaml
Per utilizzare la funzione di caricamento dei documenti, è necessario installare il modello nomic-embed-text di Ollama.
- Esecuzione: PGPT_PROFILES=ollama make run
Conclusione
Ollama consente di sperimentare le potenti funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale, mantenendo al contempo la privacy e la sicurezza dei dati. Questo rappresenta un enorme vantaggio, soprattutto per le aziende o le ricerche in cui la sensibilità dei dati è fondamentale.
Impara ad usare Ollama ed esegui il tuo LLM locale. Non perdere l'opportunità di controllare direttamente le funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale ad alte prestazioni e di verificare immediatamente i risultati.
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