Si vous souhaitez avoir la possibilité de tester, d’ajuster et de jouer avec de grands modèles de langage (LLM) de manière sécurisée et privée sur votre propre réseau local ou ordinateur, vous pourriez être intéressé par une nouvelle application appelée Ollama.
Ollama est un outil open-source qui permet aux utilisateurs d’exécuter des LLM localement, en garantissant la confidentialité et la sécurité des données. Cet article fournit un tutoriel complet sur la façon d’utiliser Ollama pour exécuter des LLM open-source, tels que Llama 2, Code Llama, et d’autres, sur votre machine locale.
Les grands modèles de langage sont devenus la pierre angulaire de divers modèles et applications d’intelligence artificielle, du traitement du langage naturel à l’apprentissage automatique. Cependant, l’exécution de ces modèles nécessite souvent l’envoi de données privées à des services tiers, ce qui soulève des préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité.
Confidentialité et sécurité du LLM
Ollama, désormais disponible, est un outil innovant conçu pour exécuter localement de grands modèles de langage, sans qu’il soit nécessaire d’envoyer des données privées à des services tiers. Il est actuellement disponible sur Mac et Linux, et une version Windows est en cours d’achèvement. Ollama est désormais disponible en tant qu’image open-source officielle sponsorisée par Docker, ce qui simplifie le processus d’exécution des LLM à l’aide des conteneurs Docker.
Pour des performances optimales, ses développeurs recommandent d’exécuter Ollama avec Docker Desktop pour macOS, en activant l’accélération GPU pour les modèles. Ollama peut également fonctionner avec l’accélération GPU à l’intérieur des conteneurs Docker pour les GPU Nvidia.
Ollama fournit une interface de ligne de commande simple (CLI) et une API REST pour interagir avec vos applications. Il supporte l’importation des formats de fichiers GGUF et GGML dans le Modelfile, permettant aux utilisateurs de créer, d’itérer et de télécharger des modèles dans la bibliothèque Ollama pour les partager. Les modèles pouvant être exécutés localement à l’aide d’Ollama sont les suivants : Llama 2, Llama2-uncensored, Codellama, Codeup, EverythingLM, Falcon, Llama2chinese, Medllama2, Mistral 7B model, Nexus Raven, Nous-Hermes, Open-orca-platypus 2, et Orca-mini.
Le processus d’installation d’Ollama est simple. Il s’agit de télécharger le fichier, de l’exécuter et de le déplacer dans les applications. Pour l’installer en ligne de commande, il suffit de cliquer sur install et de fournir votre mot de passe. Une fois installé, vous pouvez exécuter le framework Ollama à l’aide d’une commande spécifique.
Ollama
Ollama offre la possibilité d’exécuter différents modèles. La commande permettant d’exécuter le Llama 2 est fournie par défaut, mais vous pouvez également exécuter d’autres modèles tels que le Mistal 7B. Selon la taille du modèle, le téléchargement peut prendre un certain temps. La page GitHub fournit des informations sur les différents modèles pris en charge, leur taille et la RAM nécessaire pour les exécuter.
Une fois le modèle téléchargé, vous pouvez commencer à l’utiliser. Le modèle peut répondre à des questions et fournir des réponses détaillées. Ollama peut également être utilisé par le biais d’une API, ce qui permet de l’intégrer à d’autres applications. Le temps de réponse du modèle et le nombre de jetons par seconde peuvent être contrôlés, ce qui permet d’obtenir des informations précieuses sur les performances du modèle. Ollama offre plusieurs autres fonctionnalités, notamment l’intégration avec d’autres plateformes telles que LangChain, Llama index et Light LLM. Il comprend également un « mode veros » pour obtenir des informations supplémentaires et un outil pour tuer un processus Linux. Ces caractéristiques font d’Ollama un outil polyvalent pour l’exécution locale de LLM.
Ollama offre un moyen simple et sûr d’exécuter de grands modèles de langage open-source sur votre machine locale. Sa prise en charge d’une large gamme de modèles, son processus d’installation simple et ses fonctionnalités supplémentaires en font un outil précieux pour tous ceux qui travaillent avec des modèles de langage de grande taille. Que vous utilisiez Llama 2, Mistral 7B ou que vous expérimentiez vos propres modèles, Ollama offre une plateforme robuste pour l’exécution et la gestion de vos LLM.
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