Om du vill bygga applikationer som utnyttjar kraften i artificiell intelligens (AI) med Python, är Ollama en kraftfull plattform som erbjuder en omfattande uppsättning Python-kompatibla verktyg och ett omfattande API. Ollama är en kraftfull plattform som erbjuder en omfattande uppsättning Python-kompatibla verktyg och ett omfattande API, vilket gör det till ett idealiskt val för utvecklare som vill bygga, hantera och distribuera AI-modeller. Med Ollama kan du effektivisera processen med att bygga AI-applikationer och säkerställa att du har alla nödvändiga resurser. Oavsett om du är en erfaren AI-utvecklare eller precis har börjat, erbjuder Ollama en användarvänlig miljö som förenklar utvecklingsprocessen och hjälper dig att nå dina mål mer effektivt.
Använd Ollama API
För att börja använda Ollama behöver du tillgång till Ollama API, som består av två huvudelement: klient och tjänst. Som utvecklare kommer du i första hand att interagera med kundsidan medan servicesidan sköter den underliggande verksamheten. Kommunikation med dessa tjänster underlättas av REST API-slutpunkter, som är specifika URL:er som låter dig utföra olika uppgifter på Ollama-plattformen. Dessa slutpunkter är väldokumenterade på GitHub, och ger en omfattande guide till den fullständiga funktionsuppsättningen som erbjuds av Ollama. Oavsett om du genererar svar med hjälp av "chatt" eller "generera" slutpunkter, eller utför andra uppgifter som att hantera mallar eller generera inbäddningar, fungerar dessa webbadresser som din inkörsport till plattformens möjligheter.
Hantera AI-modeller
En av de främsta styrkorna med Ollama är dess modellhanteringsförmåga. Med Ollama kan du enkelt skapa, ta bort, kopiera, lista och hämta detaljerad information om dina AI-modeller, vilket ger dig full kontroll över din utvecklingsprocess. Denna nivå av flexibilitet och transparens är avgörande för effektiv AI-utveckling, eftersom den låter dig experimentera med olika tillvägagångssätt och förfina dina modeller tills du uppnår de resultat du vill ha. Oavsett om du arbetar med ett småskaligt projekt eller en storskalig applikation, låter Ollamas modellhanteringsfunktioner dig enkelt följa dina framsteg och göra justeringar efter behov.
Utnyttja kraften i inbäddningar
Förutom mallhantering tillhandahåller Ollama också kraftfulla verktyg för att generera inbäddningar. Inbäddningar är viktiga datarepresentationer för AI-modeller för att göra korrekta förutsägelser eller beslut. Genom att konvertera rådata till ett format som enkelt kan bearbetas av maskininlärningsalgoritmer hjälper inbäddningar till att förbättra prestanda och noggrannhet hos AI-applikationer. Ollama effektiviserar inbäddningsprocessen, vilket gör det lättare att integrera detta avgörande steg i ditt utvecklingsarbetsflöde. Oavsett om du arbetar med text, bilder eller andra typer av data, kan Ollamas inbäddningsfunktioner hjälpa dig att skapa mer effektiva och effektiva AI-modeller.
Python och Ollama snabbstartsguide
- Installera Python: Se till att du har Python 3.6 eller senare installerat på ditt system. Python kan laddas ner från webbplatsen Python.org.
- Virtuell miljö: En bästa praxis är att använda en virtuell miljö för dina projekt för att effektivt hantera beroenden. Skapa en genom att köra
python -m venv myenvoch aktivera den medsource myenv/bin/activate(på Unix/macOS) eller.\myenv\Scripts\activate(på Windows). - Installera Ollama-biblioteket: När din virtuella miljö är aktiverad, installera Ollama Python-biblioteket med hjälp av pip:
pip install ollama
Förstå komponenterna i Ollama
Ollama arbetar med två huvudkomponenter:
- Klienten: Gränssnittet du interagerar med när du kör kommandon för att arbeta med Ollama. Den kommunicerar med Ollama-tjänsten för att behandla förfrågningar.
- Tjänsten: Backend som fungerar som en tjänst, hanterar AI-bearbetning och API-förfrågningar.
Arbeta med Ollama API
- API-dokumentation: Bekanta dig med Ollama API genom att granska dokumentationen som finns tillgänglig i GitHub-förvaret under
docs/api.MD. Att förstå de tillgängliga slutpunkterna är avgörande för att utnyttja Ollamas kapacitet effektivt. - Generera API-tokens: För autentiserad åtkomst till Ollama API, generera API-tokens via Ollamas instrumentpanel eller enligt anvisningar från plattformen.
Bygg din första AI-applikation
- Importera Ollama: Börja med att importera Ollama-biblioteket till ditt Python-skript:
import ollama
- Initiera klienten: Konfigurera Ollama-klienten med din API-token och andra nödvändiga konfigurationsdetaljer:
client = ollama.Client(api_token="your_api_token")
- Gör förfrågningar: Använd klienten för att göra förfrågningar till Ollama. Till exempel, för att generera text:
response = client.generate(prompt="Why is the sky blue ?", model="text-generation-model-name")
print(response.text)
För fler instruktioner och uppdaterade kodavsnitt när du bygger AI-applikationer, kolla in den officiella Ollama-dokumentationen för varje AI-modell, inklusive: Google Gemma, Meta Llama 2, Mistral, Mixtral och Moreover.
Avancerad användning
- Strömmande eller icke-strömmande svar: Ollama stöder både strömmande och icke-strömmande svar. Streaming kan vara användbart för realtidsapplikationer, medan icke-streaming är enklare för engångsförfrågningar.
- Arbeta med multimodala modeller: Om du använder en modell som stöder bilder (multimodala), konvertera dina bilder till Base64 och inkludera dem i din fråga. Python-biblioteket förenklar arbetet med bilder jämfört med direkta API-anrop.
- Sessionshantering: För applikationer som kräver konversationsminne eller kontexthantering, använd sessionens slutpunkt
chatatt upprätthålla tillstånd över flera interaktioner. - Implementering: När din applikation är klar kan du distribuera den med hjälp av din föredragna molnleverantör eller lokal infrastruktur. Se till att din distributionsmiljö har tillgång till Ollama-tjänster.
För att göra API-interaktioner ännu mer hanterbara tillhandahåller Ollama ett Python-bibliotek som förenklar processen att skapa API-förfrågningar och bearbeta svar. Det här biblioteket är särskilt användbart för uppgifter som att delta i konversationer med AI-modeller genom "chatt"-slutpunkten, eftersom det abstraherar bort mycket av komplexiteten som är involverad i dessa interaktioner. Att installera Ollama Python-biblioteket är en enkel process, och den medföljande dokumentationen och kodexemplen gör det enkelt att implementera olika uppgifter. Genom att använda Python-biblioteket kan du fokusera på att utveckla logiken i din applikation snarare än att oroa dig för krångligheterna med att kommunicera med API:et.
Ollama gemenskap och stöd
Utöver sina tekniska möjligheter erbjuder Ollama också en stödjande gemenskap som kan hjälpa dig att få ut det mesta av plattformen. Ollamas Discord-community är en fantastisk resurs för utvecklare som vill få kontakt med kamrater, dela idéer och få sina frågor besvarade. Oavsett om du har fastnat i ett visst problem eller bara letar efter inspiration, är communityn alltid redo att ge dig en hjälpande hand. Ollama bjuder också in användarfeedback, vilket hjälper till att forma den framtida riktningen för plattformen och säkerställa att den fortsätter att möta behoven hos AI-utvecklare.
Läs mer Guide:
- Hur installerar man Ollama lokalt för att köra llama 2, lamakod och andra LLM-modeller?
- Installera enkelt anpassade AI-modeller på plats med Ollama
- Den nya Ollama-uppdateringen lägger till Llama 3, möjligheten att ställa flera frågor samtidigt och mer.
- Ollama för Windows är nu tillgängligt för att köra LLM lokalt
- Kör Llama 2 Uncensored och andra LLM lokalt med Ollama för integritet och säkerhet
- Analysera enkelt PDF-dokument med AI och Ollama
