基于 Go 語言實現的 Ollama 大語言模型框架
大語言模型在現代人工智能領域中扮演著重要角色。Ollama作為一個輕量級且可擴展的框架，幫助開發者在本地機器上構建和運行這些模型。
Ollama簡介
Ollama是一個簡單、可擴展的框架，旨在幫助開發者構建和運行大語言模型。它提供了一個簡潔的API，用于創建、運行和管理模型。此外，Ollama附帶了豐富的預構建模型庫，供開發者在各種應用中輕松使用。
Ollama的特性包括：
- 支持多種大型語言模型（如Llama 3、Mistral、Gemma等）
- 提供易于使用的命令行工具和REST API
- 支持從本地文件導入模型
- 可以定制提示詞和模型參數
安裝Ollama
Ollama團隊提供了一些便捷的安裝方法，包括通過Shell腳本和Docker鏡像。
使用Shell腳本安裝
你可以通過以下命令下載并安裝Ollama：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh手動安裝
如果你希望手動安裝，也可以通過以下步驟實現：
- 克隆Ollama的GitHub倉庫：
git clone https://github.com/ollama/ollama.git
cd ollama- 生成必要的依賴項：
go generate ./...- 構建二進制文件：
go build .- 啟動服務：
./ollama serve運行示例模型
安裝完成后，你可以通過運行命令行工具來測試Ollama提供的示例模型。
運行Llama 3模型
Ollama支持多種預構建模型，例如Llama 3。你可以通過以下命令運行Llama 3模型：
ollama run llama3如果你想要運行更大版本的模型，例如Llama 3 (70B)，只需指定模型版本即可：
ollama run llama3:70b列舉本地可用模型
你可以通過以下命令列表你計算機上已經下載的模型：
ollama list模型定制
Ollama允許你自定義模型，例如調整模型的提示詞和參數。你可以創建一個名為Modelfile的文件，定義你的模型配置。
示例：自定義Llama 3模型
首先，創建一個名為Modelfile的文件，內容如下：
FROM llama3
# 設置溫度參數：1表示更具創造性，0表示更一致
PARAMETER temperature 1
# 設置系統消息
SYSTEM """
You are Mario from Super Mario Bros. Answer as Mario, the assistant, only.
"""然后執行以下命令創建并運行新模型：
ollama create mario -f ./Modelfile
ollama run mario輸出示例：
>>> hi
Hello! It's your friend Mario.命令行參考
創建模型
你可以使用ollama create命令創建新的模型：
ollama create mymodel -f ./Modelfile更新模型
使用ollama pull命令可以從Ollama庫中更新模型版本：
ollama pull llama3刪除模型
使用ollama rm命令刪除本地模型：
ollama rm llama3復制模型
使用ollama cp命令復制模型：
ollama cp llama3 my-model多行輸入
Ollama支持多行輸入，通過三個引號"""包裹文本：
>>> """Hello,
... world!
... """REST API
Ollama也提供REST API來生成和管理模型。以下是一些常用的API端點：
- 生成響應：
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?" }
]
}'結論
通過本文的介紹，讀者應該能夠順利安裝并運行Ollama框架，同時也了解了如何通過自定義模型配置和使用命令行工具來進一步探索大語言模型的應用。Ollama為開發者提供了一個強大且靈活的平臺，以利用最新的語言模型技術，實現更多創新的應用。
