Cách chạy Llama 3 cục bộ trên máy tính cá nhân chỉ với vài bước đơn giản
• LLM cục bộ có nhiều ưu điểm so với ChatGPT:
- Bảo mật dữ liệu: thông tin được lưu trữ trên máy cá nhân
- Tiết kiệm chi phí: miễn phí sử dụng, không tốn phí API
- Có thể tùy chỉnh: fine-tune mô hình theo nhu cầu cụ thể
- Hoạt động offline: không cần kết nối internet
- Sử dụng không giới hạn: không bị hạn chế bởi API bên ngoài
• Ollama là dự án nguồn mở cho phép chạy LLM cục bộ dễ dàng trên máy tính cá nhân:
- Nhẹ, thân thiện với người dùng
- Cung cấp nhiều mô hình được đào tạo sẵn như Llama 3 (Meta), Gemma 2 (Google)
• Các bước cài đặt Ollama và chạy Llama 3:
1. Tải Ollama từ ollama.com
2. Cài đặt ứng dụng
3. Chạy lệnh "ollama run llama3" trong terminal
• Một số lệnh hữu ích khi sử dụng Ollama:
- ollama run <tên_mô_hình>: chạy mô hình
- ollama list: liệt kê các mô hình đã cài đặt
- ollama pull <tên_mô_hình>: tải mô hình mới
- /clear: xóa ngữ cảnh phiên hiện tại
- /bye: thoát Ollama
• Sử dụng Llama 3 trong Jupyter Notebook:
- Cài đặt thư viện langchain_community
- Import package Ollama
- Tạo instance của mô hình và sử dụng với prompt
• Ví dụ ứng dụng: tạo tiểu sử ngắn cho nhiều người bằng cách:
- Tạo DataFrame chứa thông tin
- Viết hàm tạo tiểu sử sử dụng mô hình
- Áp dụng hàm cho từng dòng trong DataFrame
📌 LLM cục bộ như Llama 3 có nhiều ưu điểm về bảo mật, chi phí và tùy biến. Với Ollama, việc cài đặt và chạy mô hình chỉ mất vài phút. Kết hợp với Python mở ra nhiều khả năng ứng dụng phong phú.
https://towardsdatascience.com/running-local-llms-is-more-useful-and-easier-than-you-think-f735631272ad
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
