大語言模型在現代人工智能領域中扮演著重要角色。Ollama作為一個輕量級且可擴展的框架,幫助開發者在本地機器上構建和運行這些模型。
Ollama是一個簡單、可擴展的框架,旨在幫助開發者構建和運行大語言模型。它提供了一個簡潔的API,用于創建、運行和管理模型。此外,Ollama附帶了豐富的預構建模型庫,供開發者在各種應用中輕松使用。
Ollama團隊提供了一些便捷的安裝方法,包括通過Shell腳本和Docker鏡像。
你可以通過以下命令下載并安裝Ollama:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
如果你希望手動安裝,也可以通過以下步驟實現:
git clone https://github.com/ollama/ollama.gitcd ollama
go generate ./...
go build .
./ollama serve
安裝完成后,你可以通過運行命令行工具來測試Ollama提供的示例模型。
Ollama支持多種預構建模型,例如Llama 3。你可以通過以下命令運行Llama 3模型:
ollama run llama3
如果你想要運行更大版本的模型,例如Llama 3 (70B),只需指定模型版本即可:
ollama run llama3:70b
你可以通過以下命令列表你計算機上已經下載的模型:
ollama list
Ollama允許你自定義模型,例如調整模型的提示詞和參數。你可以創建一個名為Modelfile的文件,定義你的模型配置。
首先,創建一個名為Modelfile的文件,內容如下:
FROM llama3# 設置溫度參數:1表示更具創造性,0表示更一致PARAMETER temperature 1# 設置系統消息SYSTEM """You are Mario from Super Mario Bros. Answer as Mario, the assistant, only."""
然后執行以下命令創建并運行新模型:
ollama create mario -f ./Modelfileollama run mario
輸出示例:
>>> hiHello! It's your friend Mario.
你可以使用ollama create命令創建新的模型:
ollama create mymodel -f ./Modelfile
使用ollama pull命令可以從Ollama庫中更新模型版本:
ollama pull llama3
使用ollama rm命令刪除本地模型:
ollama rm llama3
使用ollama cp命令復制模型:
ollama cp llama3 my-model
Ollama支持多行輸入,通過三個引號"""包裹文本:
>>> """Hello,... world!... """
Ollama也提供REST API來生成和管理模型。以下是一些常用的API端點:
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "llama3", "prompt":"Why is the sky blue?"}'
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{ "model": "llama3", "messages": [ { "role": "user", "content": "why is the sky blue?" } ]}'
通過本文的介紹,讀者應該能夠順利安裝并運行Ollama框架,同時也了解了如何通過自定義模型配置和使用命令行工具來進一步探索大語言模型的應用。Ollama為開發者提供了一個強大且靈活的平臺,以利用最新的語言模型技術,實現更多創新的應用。
本文鏈接:http://www.tebozhan.com/showinfo-26-92461-0.html基于 Go 語言實現的 Ollama 大語言模型框架
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