Ollama: กรอบงาน LLM ที่ติดตั้งในเครื่อง

แนะนำ Ollama

Ollama คือเฟรมเวิร์กน้ำหนักเบาสำหรับเรียกใช้โมเดลภาษาแบบโลคอล เฟรมเวิร์กนี้ถูกออกแบบมาให้รวมน้ำหนักของโมเดล การตั้งค่า และชุดข้อมูลไว้ในแพ็กเกจเดียว เพื่อให้เหมาะสมกับแอปพลิเคชัน AI ต่างๆ

คู่มือการติดตั้ง

คุณสามารถดาวน์โหลดไฟล์ติดตั้งสำหรับ Mac, Linux และ Windows ได้จากเว็บไซต์ Ollama

https://ollama.com/download

เริ่มต้นใช้งาน

เมื่อติดตั้งเสร็จแล้ว ให้เรียกใช้แอป Ollama

คุณสามารถป้อนคำสั่งต่อไปนี้ในเทอร์มินัลได้:

Ollama ยังมี API สำหรับการโต้ตอบที่ละเอียดมากขึ้นอีกด้วย สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดไปที่:

https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md

การเลือกโมเดล LLM

Ollama รองรับโมเดลต่างๆ โดยเฉพาะโมเดล llama-3 8B มีพารามิเตอร์ 800 ล้านตัว ทำให้มีความสามารถในการทำความเข้าใจบริบทและแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้เป็นอย่างดี ประสิทธิภาพของแต่ละโมเดลอาจแตกต่างกันไปตามจำนวนพารามิเตอร์และข้อมูลการฝึกอบรม ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องเลือกให้เหมาะสมกับวัตถุประสงค์การใช้งาน

https://ollama.com/library

โมเดล llama-3 8B ให้ประสิทธิภาพที่คล้ายคลึงกับ GPT-3.5

การอัปโหลดเอกสารและ UI แชท

ด้วยเครื่องมือต่างๆ เช่น PrivateGPT คุณสามารถใช้ LLM ของ Ollama เพื่อสนทนาผ่าน UI แชทได้
http://PrivateGPT GitHub

การตั้งค่าสภาพแวดล้อม Conda

• สร้างสภาพแวดล้อมใหม่: conda create -n privategpt python=3.11
• เปิดใช้งานสภาพแวดล้อม: conda activate privategpt

การติดตั้ง PrivateGPT

• ทำการ Clone ที่เก็บ: git clone https://github.com/imartinez/privateGPT
• ติดตั้ง Poetry: pip install poetry
• ติดตั้ง Make: brew install make
• ติดตั้ง Dependency: poetry install --extras "ui embeddings-huggingface llms-llama-cpp vector-stores-qdrant
• llms-ollama embeddings-ollama"
• กำหนดค่าการตั้งค่า: settings-ollama.yaml

หากต้องการใช้ฟังก์ชันการอัปโหลดเอกสาร คุณต้องติดตั้งโมเดล nomic-embed-text ของ Ollama

• เรียกใช้: PGPT_PROFILES=ollama make run

สรุป

ด้วย Ollama คุณสามารถสัมผัสประสบการณ์การประมวลผลภาษาธรรมชาติอันทรงพลังได้โดยตรง ในขณะที่ยังคงรักษาความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลไว้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเป็นข้อได้เปรียบอย่างมากในธุรกิจหรือการวิจัยที่ความสำคัญของข้อมูลมีความสำคัญสูง
เรียนรู้วิธีการใช้งาน Ollama และลองเรียกใช้ LLM ของคุณเองแบบโลคอล อย่าพลาดโอกาสในการควบคุมฟังก์ชันการประมวลผลภาษาธรรมชาติประสิทธิภาพสูงและตรวจสอบผลลัพธ์ได้ทันที