👋 Привет!
В этой статье я расскажу, как развернуть мощную языковую модель (LLM) локально, прямо на вашем сервере или ноутбуке.
Установка модели не займет много времени и не сложнее установки браузера Google Chrome.
Что такое LLM и зачем использовать ?
Языковые модели (LLM) — это алгоритмы, которые способны обрабатывать и генерировать текст, основываясь на огромном количестве данных.
Что умеет LLM?
- Генерация текста - написание историй, статей в различных стилях
- Перевод текста
- Суммаризация - кратко изложить длинный текст
- Отвечать на вопросы , по тем данным , на которых была предобученна
- Общение - может вести диалог на различные темы
- Анализ - способна анализировать текст и выявлять закономерности
- Генерация кода - есть возможность генерировать как программы польностью так и отдельные части кода на различных языках
LLM могут быть OpenSource ( такие как Mistral , H2oGPT и другие) и проприетарные (такие как ChartGPT, GigaChat и Yandex GPT)
Зачем нужно устанавливать модель локально?🤔
Какие преимущества:
- Гибкость . Отсутствие зависимости от общедоступных сервисов, таких как GigaChat, Yandex GPT и OpenAI GPT.
- Безопасность. Ваше конфиденциальная информация будет храниться локально, а не на серверах вендоров.
- Контроль. Вы сами контролируете модель, ее настройки и использование.
- Возможность дообучить модель и тонко настроить на обработку определенных и специфичных данных.
- Независисмость от вендора. Вам не нужно платить за использование модели и API к ней.
Что необходимо учесть:
- Ресурсы Для работы локальной модели могут потребоваться определенные ресурсы на вашем ПК
- Обновление Вам придется самостоятельно следить за обновлением и улучшением модели , хотя с Ollama это не составит труда
Что такое Ollama
Ollama — это инструмент для запуска языковых моделей локально. Установка включает в себя простые команды, позволяющие быстро развернуть модель на вашем устройстве. Пользователи могут выбрать необходимую модель из библиотеки и запустить ее с минимальными затратами времени и ресурсов. Также можно установить модель с помощью аналогичных инструментов (рассмотрим в следующих постах)
Модель загружается из https://huggingface.co/ - можно провести аналогию с Docker Hub, но только вместо Docker образов - заранее предобученные модели.
Итак, установка
----------------------------------------------------------------------
для примера установка на ПК на Linux
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
так же можно загрузить ollama для Windows или Mac
https://ollama.com/download/windows
запускаем модель
ollama run {имя_модели}
возможные варианты :
llama3.1, gemma2:2b, mistral
----------------------------------------------------------------------
Запустилась консоль для работы со своим локально установленной LLM
>> напиши что ты умеешь делать ?
основные комманды по управлению моделью
запустить LLM , если LLM не загружена ,то запустиnься загрузка
ollama run {model_name}
получить список установленных моделей на ПК
ollama list
получить информацию о том какая именно модель используется в данный момент
ollama ps
остановить модель
ollama stop {model_name}
удалить модель
ollama rm {model_name}
----------------------------------------------------------------------
В последующем мы рассмотрим подробнее
- какие есть LLM , как выбрать для определенных задач?
- что значит *B в обозначении модели ?
- какие есть еще способы установки LLM модели
Если вы хотите установить LLM на специально выделенный сервер , то читайте статью Что такое Vagrant