Die hardloop van 'n groot taalmodel (LLM) op jou rekenaar is nou makliker as ooit. Met net jou rekenaar kan jy modelle soos Llama, Mistral, of Phi, privaat en offline hardloop. Hierdie gids sal jou wys hoe om 'n open-source LLM plaaslik op te stel, die gereedskap wat betrokke is, te verduidelik en jou deur beide die UI en kommando-lyn installeringsmetodes te lei. Wat ons gaan dek Begrip van Open Source LLMs Kies 'n platform om LLMs plaaslik te bestuur Die installasie van Ollama Installeer en hardloop LLMs via die kommando lyn Beheer modelle en hulpbronne Gebruik Ollama met ander toepassings Problema-oplossing en algemene probleme Hoekom die bestuur van LLMs plaaslik belangrik is Konklusie Begrip van Open Source LLMs 'N Open-source groot taalmodel is 'n tipe AI wat teks kan verstaan en genereer, baie soos ChatGPT. Jy kan die model lêers aflaai, hulle op jou masjien hardloop, en selfs hulle voorsien vir jou gebruik gevalle. Projekte soos Llama 3, Mistral, Gemma en Phi het dit moontlik gemaak om modelle te hardloop wat goed pas op verbruikershardware. Deur hierdie modelle lokaal uit te voer, gee u privaatheid, beheer en flexibiliteit.Dit help ook ontwikkelaars om AI-funksie in hul programme te integreer sonder om op wolk-API's te vertrou. Kies 'n platform om LLMs plaaslik te bestuur Om 'n oop bronmodel uit te voer, benodig jy 'n platform wat dit kan laai, sy parameters kan bestuur en 'n koppelvlak bied om daarmee te interaksieer. Drie gewilde opsies vir plaaslike instelling is: Ollama — 'n gebruikersvriendelike stelsel wat modelle soos OpenAI GPT OSS, Google Gemma met een bevel hardloop. LM Studio — 'n grafiese desktop aansoek vir diegene wat 'n punt-en-klik-interface verkies. Gpt4All — nog 'n gewilde GUI desktop aansoek. Ons sal Ollama as 'n voorbeeld in hierdie gids gebruik omdat dit wyd ondersteun word en maklik met ander gereedskap integreer word. Die installasie van Ollama bied 'n eenklik installer wat alles wat jy nodig het om plaaslike modelle uit te voer. Ouland Besoek die amptelike Ollama webwerf en laai die Windows installer. Sodra dit gedownload is, dubbelklik op die lêer om die installasie te begin.Die installasie wizard sal jou deur die proses lei, wat net 'n paar minute neem. Wanneer die installasie voltooi word, sal Ollama in die agtergrond as 'n plaaslike diens hardloop. Nadat jy Ollama geïnstalleer het, kan jy die aansoek van die Start Menu oopmaak. Die UI maak dit maklik vir beginners om met plaaslike modelle te begin. Binne die Ollama-interface, sal jy 'n eenvoudige teksvak sien waar jy oproepe kan typ en antwoorde kan ontvang. Om 'n model te laai en te gebruik, kies dit net uit die lys. Ollama sal outomaties die model gewigte optel en laai dit in geheue. Die eerste keer dat jy 'n vraag vra, sal dit die model aflaai as dit nie bestaan nie. . Modelle soek bladsy Ek sal die model, wat die kleinste model is wat in Ollama beskikbaar is. Gemaak 270m Jy kan sien dat die model gedownload word wanneer dit vir die eerste keer gebruik word. Afhangende van die modelgrootte en die prestasie van jou stelsel, kan dit 'n paar minute neem. Sodra dit geladen is, kan jy begin gesels of take direk binne die UI uit te voer. Dit is ontwerp om te lyk en te voel soos 'n normale chatvenster, maar alles loop lokaal op jou rekenaar. Jy hoef nie 'n internetverbinding te hê nadat die model gedownload is nie. Installeer en hardloop LLMs via die kommando lyn As u meer beheer verkies, kan u die Ollama-kommandory-interface (CLI) gebruik.Dit is nuttig vir ontwikkelaars of diegene wat plaaslike modelle in skripte en werkstrome wil integreer. Om die bevelstreep te oopmaak, soek na "Command Prompt" of "PowerShell" in Windows en voer dit uit. Om te kyk of die installasie gewerk het, typ: ollama --version As jy 'n weergawe nommer sien, Ollama is gereed. Volgende, om jou eerste model te hardloop, gebruik die trek bevel: ollama pull gemma3:270m Dit sal die Gemma model na jou masjien aflaai. Wanneer die proses voltooi word, begin dit met: ollama run gemma3:270m Ollama sal die model begin en 'n interaktiewe oproep oopmaak waar jy boodskappe kan typ. Alles gebeur plaaslik, en jou data verlaat nooit jou rekenaar nie. Jy kan die model op enige oomblik stop deur te typ . /bye Beheer modelle en hulpbronne Elke model wat jy aflaai, neem ruimte en geheue op die skyf. Kleinere modelle soos Phi-3 Mini of Gemma 2B is ligter en geskik vir die meeste verbruiker laptop. groter modelle soos Mistral 7B of Llama 3 8B benodig meer kragtige GPU's of high-end CPU's. U kan alle geïnstalleerde modelle lys met behulp van: ollama list En verwyder een wanneer jy dit nie meer nodig het nie: ollama rm model_name As jou rekenaar beperkte RAM het, probeer om kleiner modelle eers te hardloop.U kan met verskillende modelle eksperimenteer om die regte balans tussen spoed en akkuraatheid te vind. Gebruik Ollama met ander toepassings Sodra jy Ollama geïnstalleer het, kan jy dit buite die chat-interface gebruik. Ontwikkelaars kan verbind word met dit met behulp van APIs en plaaslike poorte. Ollama hardloop 'n plaaslike bediener op Dit beteken dat jy versoekings van jou eie skripte of programme kan stuur. http://localhost:11434 Byvoorbeeld, 'n eenvoudige Python-skript kan die plaaslike model so noem: import requests, json # Define the local Ollama API endpoint url = "http://localhost:11434/api/generate" # Send a prompt to the Gemma 3 model payload = { "model": "gemma3:270m", "prompt": "Write a short story about space exploration." } # stream=True tells requests to read the response as a live data stream response = requests.post(url, json=payload, stream=True) # Ollama sends one JSON object per line as it generates text for line in response.iter_lines(): if line: data = json.loads(line.decode("utf-8")) # Each chunk has a "response" key containing part of the text if "response" in data: print(data["response"], end="", flush=True)This setup turns your computer into a local AI engine. You can integrate it with chatbots, coding assistants, or automation tools without using external APIs. Problema-oplossing en algemene probleme As jy probleme ondervind met die uitvoering van 'n model, kyk jy eers na jou stelselbronne. Modelle benodig genoeg RAM en skyfruimte om behoorlik te laai. Soms kan antivirusprogramme plaaslike netwerkpoorte blokkeer.As Ollama nie begin nie, voeg dit by die lys van toegelaat programme. As jy die CLI gebruik en foute sien oor GPU-stuurprogramme, maak seker dat jou grafiese bestuurders opgedateer is. Ollama ondersteun beide CPU- en GPU-uitvoering, maar om opgedateerde bestuurders te hê, verbeter prestasie. Hoekom die bestuur van LLMs plaaslik belangrik is Die hardloop van LLMs plaaslik verander hoe jy met AI werk. Dit is ideaal vir ontwikkelaars wat vinnig prototipe wil maak, navorsers wat fine-tuning ondersoek, of liefhebbers wat privaatheid waardeer. Lokale modelle is ook ideaal vir offline omgewings.U kan eksperimenteer met prompt ontwerp, inhoud genereer of AI-ondersteunde programme sonder 'n internetverbinding toets. Soos hardeware verbeter en open source gemeenskappe groei, sal plaaslike AI steeds kragtiger en toegankliker word. Konklusie Met gereedskap soos Ollama en LM Studio, kan jy 'n model laai, plaaslik hardloop en begin om teks in minute te genereer. Die UI maak dit vriendelik vir beginners, terwyl die kommando lyn volle beheer vir ontwikkelaars bied. Of jy nou 'n app bou, idees toets of AI vir persoonlike gebruik verken, dra modelle lokaal alles in jou hande, wat dit vinnig, privaat en buigsaam maak. Ek hoop jy geniet hierdie artikel. Registreer vir my gratis nuusbrief TuringTalks.ai vir meer praktiese tutorials oor AI. Registreer vir my gratis nuusbrief Vir meer hands-on tutorials oor AI. Oorweging.ai Oorweging.ai
