Si vous commencez à utiliser des modèles de langage de grande taille et que vous souhaitez installer facilement les différents modèles d’IA actuellement disponibles, vous devriez jeter un coup d’œil à Ollama. Il est vraiment facile à utiliser et ne prend que quelques minutes pour installer et configurer votre premier grand modèle de langage. Une mise en garde s’impose : votre ordinateur aura besoin d’au moins 8 Go de RAM, voire plus pour certains modèles, car les LLM utilisent de grandes quantités de mémoire pour chaque requête.
Ollama permet actuellement d’installer facilement une grande variété de modèles d’IA, notamment : llama 2, llama 2-uncensored, codellama, codeup, everythinglm, falcon, llama2-chinois, mistral, mistral-openorca, samantha-mistral, stable-beluga, wizardcoder et bien d’autres encore.
Installer localement des modèles d’IA personnalisés avec Ollama
Ollama est un outil de gestion de modèles d’IA qui permet aux utilisateurs d’installer et d’utiliser facilement des modèles personnalisés. L’un des principaux avantages d’Ollama est sa polyvalence. Bien qu’il soit livré préchargé avec une variété de modèles, il permet également aux utilisateurs d’installer des modèles personnalisés qui ne sont pas disponibles dans la bibliothèque d’Ollama. Cela ouvre un monde de possibilités pour les développeurs et les chercheurs qui peuvent ainsi expérimenter différents modèles et les peaufiner.
Un de ces modèles personnalisés qui peut être installé dans Ollama est Jackalope. Jackalope est un modèle 7B, un réglage fin du modèle Mistral 7B. Il est recommandé d’obtenir la version quantifiée du modèle, en particulier au format GGUF. Anciennement connu sous le nom de GGML, GGUF est une version quantifiée des modèles utilisés par le projet LLaMA CPP, qu’Ollama utilise pour les modèles.
Le processus d’installation de Jackalope, ou de tout autre modèle personnalisé dans Ollama, commence par le téléchargement du modèle et son placement dans le dossier d’un modèle pour traitement. Une fois le modèle téléchargé, l’étape suivante consiste à créer un fichier de modèle. Ce fichier comprend des paramètres et des points vers le fichier téléchargé. Il comprend également un modèle d’invite système que les utilisateurs peuvent remplir lorsqu’ils exécutent le modèle.
Après la création et l’enregistrement du fichier de modèle, le processus de création d’un modèle à l’aide du fichier de modèle commence. Ce processus comprend le passage du fichier de modèle, la création de diverses couches, l’écriture des poids et, enfin, l’affichage d’un message de réussite. Une fois le processus terminé, le nouveau modèle, dans ce cas, Jackalope, peut être vu dans la liste des modèles et exécuté comme n’importe quel autre modèle.
Bien qu’Ollama offre un degré important de flexibilité en termes de modèles qu’il peut gérer, il est important de noter que certains modèles peuvent ne pas fonctionner. Cependant, les réglages fins des modèles LLaMA2, Mistral 7B et Falcon devraient fonctionner. Cette limitation, bien qu’elle puisse sembler restrictive, permet néanmoins aux utilisateurs d’essayer un large éventail de modèles différents à partir de la plateforme « hugging face » (visage étreint).
Ollama fournit une plateforme conviviale pour l’installation et l’utilisation de modèles d’IA personnalisés. Le processus, qui peut sembler complexe à première vue, est simple et permet aux utilisateurs d’expérimenter une grande variété de modèles. Qu’il s’agisse du modèle Jackalope ou de tout autre modèle personnalisé, les possibilités sont vastes avec Ollama. Cependant, les utilisateurs doivent être conscients des limites potentielles de certains modèles et s’assurer qu’ils utilisent des modèles compatibles pour une performance optimale.
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