Mengoperasikan model bahasa besar (LLM) di komputer Anda sekarang lebih mudah dari sebelumnya. Dengan hanya PC Anda, Anda dapat menjalankan model seperti Llama, Mistral, atau Phi, secara pribadi dan offline. Panduan ini akan menunjukkan kepada Anda bagaimana mengatur LLM open-source secara lokal, menjelaskan alat yang terlibat, dan memandu Anda melalui metode instalasi UI dan baris perintah. Apa yang akan kita tutup Memahami Open Source LLM Memilih platform untuk menjalankan LLM secara lokal Menggunakan Ollama Menginstal dan menjalankan LLM melalui baris perintah Manajemen Model dan Sumber Daya Menggunakan Ollama dengan Aplikasi Lainnya Pemecahan masalah dan masalah umum Mengapa Mengoperasikan LLM Secara Lokal Penting Kesimpulan Memahami Open Source LLM Model bahasa besar open source adalah jenis AI yang dapat memahami dan menghasilkan teks, seperti ChatGPT. Anda dapat mengunduh file model, menjalankan mereka di mesin Anda, dan bahkan menyesuaikan mereka untuk kasus penggunaan Anda. Proyek seperti Llama 3, Mistral, Gemma, dan Phi telah memungkinkan untuk menjalankan model yang cocok dengan perangkat keras konsumen. Anda dapat memilih antara model yang lebih kecil yang berjalan pada CPU atau yang lebih besar yang mendapat manfaat dari GPU. Mengoperasikan model ini secara lokal memberi Anda privasi, kontrol, dan fleksibilitas. juga membantu pengembang mengintegrasikan fitur AI ke dalam aplikasi mereka tanpa mengandalkan API cloud. Memilih platform untuk menjalankan LLM secara lokal Untuk menjalankan model open source, Anda membutuhkan platform yang dapat memuatnya, mengelola parameternya, dan menyediakan antarmuka untuk berinteraksi dengannya. Tiga pilihan populer untuk pengaturan lokal adalah: Ollama — sistem yang ramah pengguna yang menjalankan model seperti OpenAI GPT OSS, Google Gemma dengan satu perintah. LM Studio — aplikasi desktop grafis untuk mereka yang lebih memilih antarmuka point-and-click. Gpt4All — aplikasi desktop GUI populer lainnya. Kami akan menggunakan Ollama sebagai contoh dalam panduan ini karena didukung secara luas dan mudah diintegrasikan dengan alat lain. Menggunakan Ollama menyediakan installer satu klik yang mengatur semua yang Anda butuhkan untuk menjalankan model lokal. Ollama Kunjungi situs resmi Ollama dan unduh installer Windows. Setelah diunduh, klik dua kali pada file untuk memulai instalasi.Wizard setup akan membimbing Anda melalui proses, yang hanya membutuhkan beberapa menit. Ketika instalasi selesai, Ollama akan berjalan di latar belakang sebagai layanan lokal. Anda dapat mengaksesnya baik melalui antarmuka desktop grafis atau menggunakan baris perintah. Setelah menginstal Ollama, Anda dapat membuka aplikasi dari Start Menu. UI membuatnya mudah bagi pemula untuk mulai berinteraksi dengan model lokal. Di dalam antarmuka Ollama, Anda akan melihat kotak teks sederhana di mana Anda dapat mengetik petunjuk dan menerima jawaban. Untuk mengunduh dan menggunakan model, cukup pilih dari daftar. Ollama akan secara otomatis mengambil berat model dan memuatnya ke dalam memori. Pertama kali Anda mengajukan pertanyaan, ia akan mengunduh model jika tidak ada. . Model halaman pencarian Saya akan menggunakan model, yang merupakan model terkecil yang tersedia di Ollama. Jembatan 270m Anda dapat melihat model yang diunduh saat digunakan untuk pertama kalinya. tergantung pada ukuran model dan kinerja sistem Anda, ini bisa memakan waktu beberapa menit. Setelah dimuat, Anda dapat mulai chatting atau menjalankan tugas langsung di dalam UI. Ini dirancang untuk terlihat dan terasa seperti jendela obrolan normal, tetapi semuanya berjalan secara lokal di PC Anda. Anda tidak perlu koneksi internet setelah model telah diunduh. Menginstal dan menjalankan LLM melalui baris perintah Jika Anda lebih suka kontrol, Anda dapat menggunakan antarmuka baris perintah Ollama (CLI). Ini berguna bagi pengembang atau mereka yang ingin mengintegrasikan model lokal ke dalam skrip dan alur kerja. Untuk membuka baris perintah, cari “Command Prompt” atau “PowerShell” di Windows dan jalankan. Untuk memeriksa apakah instalasi bekerja, ketik: ollama --version Jika Anda melihat nomor versi, Ollama sudah siap. Selanjutnya, untuk menjalankan model pertama Anda, gunakan perintah drag: ollama pull gemma3:270m Ini akan mengunduh model Gemma ke mesin Anda. Setelah proses selesai, mulailah dengan: ollama run gemma3:270m Ollama akan meluncurkan model dan membuka prompt interaktif di mana Anda dapat mengetik pesan. Semuanya terjadi secara lokal, dan data Anda tidak pernah meninggalkan komputer Anda. Anda dapat menghentikan model kapan saja dengan mengetik . /bye Manajemen Model dan Sumber Daya Setiap model yang Anda unduh mengambil ruang disk dan memori. Model yang lebih kecil seperti Phi-3 Mini atau Gemma 2B lebih ringan dan cocok untuk sebagian besar laptop konsumen. yang lebih besar seperti Mistral 7B atau Llama 3 8B membutuhkan GPU yang lebih kuat atau CPU high-end. Anda dapat mendaftar semua model yang diinstal menggunakan: ollama list Dan hapus satu ketika Anda tidak lagi membutuhkannya: ollama rm model_name Jika PC Anda memiliki RAM terbatas, cobalah menjalankan model yang lebih kecil terlebih dahulu. Anda dapat bereksperimen dengan yang berbeda untuk menemukan keseimbangan yang tepat antara kecepatan dan akurasi. Menggunakan Ollama dengan Aplikasi Lainnya Setelah Anda menginstal Ollama, Anda dapat menggunakannya di luar antarmuka obrolan. pengembang dapat terhubung ke itu menggunakan API dan port lokal. Ollama menjalankan server lokal pada Ini berarti Anda dapat mengirim permintaan dari skrip atau aplikasi Anda sendiri. http://localhost:11434 Misalnya, skrip Python sederhana dapat memanggil model lokal seperti ini: 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. Pemecahan masalah dan masalah umum Jika Anda menghadapi masalah menjalankan model, periksa sumber daya sistem Anda terlebih dahulu. model membutuhkan RAM dan ruang disk yang cukup untuk memuat dengan benar. menutup aplikasi lain dapat membantu membebaskan memori. Terkadang, perangkat lunak antivirus dapat memblokir port jaringan lokal.Jika Ollama gagal memulai, tambahkan ke daftar program yang diizinkan. Jika Anda menggunakan CLI dan melihat kesalahan tentang driver GPU, pastikan driver grafis Anda diperbarui. Ollama mendukung eksekusi CPU dan GPU, tetapi memiliki driver yang diperbarui meningkatkan kinerja. Mengapa Mengoperasikan LLM Secara Lokal Penting Mengoperasikan LLM secara lokal mengubah cara Anda bekerja dengan AI. Ini sangat ideal untuk pengembang yang ingin membuat prototipe cepat, peneliti yang mengeksplorasi penyesuaian halus, atau penggemar yang menghargai privasi. Model lokal juga bagus untuk lingkungan offline.Anda dapat bereksperimen dengan desain instan, menghasilkan konten, atau menguji aplikasi yang didukung AI tanpa koneksi internet. Seiring dengan perbaikan perangkat keras dan komunitas open source yang berkembang, AI lokal akan terus menjadi lebih kuat dan dapat diakses. Kesimpulan Dengan alat seperti Ollama dan LM Studio, Anda dapat mengunduh model, menjalankan secara lokal, dan mulai menghasilkan teks dalam beberapa menit. UI membuatnya ramah untuk pemula, sementara baris perintah menawarkan kontrol penuh untuk pengembang. Apakah Anda membangun aplikasi, menguji ide-ide, atau mengeksplorasi AI untuk penggunaan pribadi, menjalankan model secara lokal menempatkan segalanya di tangan Anda, membuatnya cepat, pribadi, dan fleksibel. Semoga Anda menikmati artikel ini. Daftar untuk buletin gratis saya TuringTalks.ai untuk lebih banyak tutorial praktis tentang AI. Mendaftar untuk newsletter gratis saya Untuk lebih banyak tutorial tentang AI. Keterlibatan.ai Keterlibatan.ai
