基于 Go 语言实现的 Ollama 大语言模型框架

2024年 6月 6日 36.3k 0

大语言模型在现代人工智能领域中扮演着重要角色。Ollama作为一个轻量级且可扩展的框架,帮助开发者在本地机器上构建和运行这些模型。

Ollama简介

Ollama是一个简单、可扩展的框架,旨在帮助开发者构建和运行大语言模型。它提供了一个简洁的API,用于创建、运行和管理模型。此外,Ollama附带了丰富的预构建模型库,供开发者在各种应用中轻松使用。

Ollama的特性包括:

  • 支持多种大型语言模型(如Llama 3、Mistral、Gemma等)
  • 提供易于使用的命令行工具和REST API
  • 支持从本地文件导入模型
  • 可以定制提示词和模型参数

安装Ollama

Ollama团队提供了一些便捷的安装方法,包括通过Shell脚本和Docker镜像。

使用Shell脚本安装

你可以通过以下命令下载并安装Ollama:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

手动安装

如果你希望手动安装,也可以通过以下步骤实现:

  • 克隆Ollama的GitHub仓库:
  • git clone https://github.com/ollama/ollama.git
    cd ollama
  • 生成必要的依赖项:
  • go generate ./...
  • 构建二进制文件:
  • go build .
  • 启动服务:
  • ./ollama serve

    运行示例模型

    安装完成后,你可以通过运行命令行工具来测试Ollama提供的示例模型。

    运行Llama 3模型

    Ollama支持多种预构建模型,例如Llama 3。你可以通过以下命令运行Llama 3模型:

    ollama run llama3

    如果你想要运行更大版本的模型,例如Llama 3 (70B),只需指定模型版本即可:

    ollama run llama3:70b

    列举本地可用模型

    你可以通过以下命令列表你计算机上已经下载的模型:

    ollama list

    模型定制

    Ollama允许你自定义模型,例如调整模型的提示词和参数。你可以创建一个名为Modelfile的文件,定义你的模型配置。

    示例:自定义Llama 3模型

    首先,创建一个名为Modelfile的文件,内容如下:

    FROM llama3
    
    # 设置温度参数:1表示更具创造性,0表示更一致
    PARAMETER temperature 1
    
    # 设置系统消息
    SYSTEM """
    You are Mario from Super Mario Bros. Answer as Mario, the assistant, only.
    """

    然后执行以下命令创建并运行新模型:

    ollama create mario -f ./Modelfile
    ollama run mario

    输出示例:

    >>> hi
    Hello! It's your friend Mario.

    命令行参考

    创建模型

    你可以使用ollama create命令创建新的模型:

    ollama create mymodel -f ./Modelfile

    更新模型

    使用ollama pull命令可以从Ollama库中更新模型版本:

    ollama pull llama3

    删除模型

    使用ollama rm命令删除本地模型:

    ollama rm llama3

    复制模型

    使用ollama cp命令复制模型:

    ollama cp llama3 my-model

    多行输入

    Ollama支持多行输入,通过三个引号"""包裹文本:

    >>> """Hello,
    ... world!
    ... """

    REST API

    Ollama也提供REST API来生成和管理模型。以下是一些常用的API端点:

    • 生成响应:
    curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
      "model": "llama3",
      "prompt":"Why is the sky blue?"
    }'
    • 聊天:
    curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
      "model": "llama3",
      "messages": [
        { "role": "user", "content": "why is the sky blue?" }
      ]
    }'

    结论

    通过本文的介绍,读者应该能够顺利安装并运行Ollama框架,同时也了解了如何通过自定义模型配置和使用命令行工具来进一步探索大语言模型的应用。Ollama为开发者提供了一个强大且灵活的平台,以利用最新的语言模型技术,实现更多创新的应用。

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