


Schritt-für-Schritt-Anleitung: Ausführen von LLM-Modellen mit Ollama
Dec 29, 2024 pm 10:37 PMHallo Kunsthandwerker,
Im heutigen Blog-Beitrag erfahren wir mehr über Ollama, seine Hauptfunktionen und wie man es auf verschiedenen Betriebssystemen installiert.
Was ist Ollama?
- Ollama ist ein Open-Source-Tool, mit dem Sie ein Large Language Model (LLM) auf Ihrem lokalen Computer ausführen k?nnen. Es verfügt über umfangreiche Sammlungen von LLM-Modellen. Es gew?hrleistet den Datenschutz und die Sicherheit der Daten und ist daher eine beliebtere Wahl bei KI-Entwicklern, Forschern und Gesch?ftsinhabern, denen die Vertraulichkeit der Daten Priorit?t einr?umt.
- Ollama gew?hrleistet die volle Kontrolle über Ihre Daten und vermeidet potenzielle Risiken.
- Ollama ist ein Offline-Tool, das die Latenz und Abh?ngigkeit von externen Servern reduziert und es so schneller und zuverl?ssiger macht.
Eigenschaften von Ollama:
1. Verwaltung des KI-Modells: Es erm?glicht Ihnen die einfache Verwaltung aller Modelle auf Ihrem System, indem es Ihnen die volle Kontrolle darüber gibt, Modelle herunterzuladen, auszuführen und von Ihren Systemen zu entfernen. Au?erdem wird die Version jedes auf Ihrem Computer installierten Modells beibehalten.
2. Befehlszeilenschnittstelle (CLI): Wir nutzen die CLI, um die LLM-Modelle lokal abzurufen, auszuführen und zu verwalten. Für Benutzer, die ein visuelleres Erlebnis bevorzugen, werden auch Tools für grafische Benutzeroberfl?chen (GUI) von Drittanbietern wie Open WebUI unterstützt.
3. Unterstützung mehrerer Plattformen: Ollama bietet plattformübergreifende Kompatibilit?t, die Windows, Linux und MacOS umfasst, und erleichtert so die Integration in Ihre bestehenden Arbeitsabl?ufe, unabh?ngig davon, welches Betriebssystem Sie verwenden.
So verwenden Sie Ollama auf mehreren Plattformen
In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie Ollama plattformübergreifend herunterladen, installieren und lokal ausführen.
- Um Ollma herunterzuladen, besuchen Sie die offizielle Website hier und laden Sie es entsprechend Ihrem bevorzugten Betriebssystem herunter.
- Der Installationsprozess für MacOS ?hnelt dem von Windows und für Linux müssen Sie einen Befehl ausführen, um Ollama auf Ihrem System zu installieren.
Ich werde Sie durch den Installationsprozess für Windows führen, den Sie ?hnlich für macOS befolgen k?nnen.
- Klicken Sie auf die Download-Schaltfl?che für Ihr bevorzugtes Betriebssystem, um eine ausführbare Datei herunterzuladen. ?ffnen Sie dann die Datei, um den Installationsvorgang zu starten.
- Um es unter Linux zu installieren, ?ffnen Sie ein Terminal und führen Sie den folgenden Befehl aus, um Ollama auf Ihrem Computer zu installieren.
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Ja! Sie haben Ollama erfolgreich installiert. Es befindet sich in einer Taskleiste Ihres Systems und zeigt an, dass es ausgeführt wurde.
Jetzt werden wir sehen, wie man verschiedene von Ollama bereitgestellte Modelle mithilfe der Befehlszeilenschnittstelle (CLI) verwendet und herunterl?dt.
?ffnen Sie Ihr Terminal und befolgen Sie diese Schritte. Hier ist eine Liste der von Ollama bereitgestellten LLM-Modelle.
- ollama: Dieser Befehl listet alle verfügbaren Befehle auf.
- ollama -v oder --version: Zeigt die Version an
- Ollama-Liste: Listet alle in Ihren Systemen installierten Modelle auf
Jetzt werden wir sehen, wie man das Modell mit Ollama installiert
Das LLM-Modell kann auf zwei Arten installiert werden:
- ollama pull model_name
- ollama run model_name – Wenn das Modell noch nicht auf das System heruntergeladen wurde, wird es zuerst abgerufen und dann ausgeführt
Wir werden das Gemma2-Modell in unserem System installieren
gemma2: Google Gemma 2 ist ein leistungsstarkes und effizientes Modell, das in drei Gr??en erh?ltlich ist: 2B, 9B und 27B.
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Es ?ffnet sich eine Eingabeaufforderung zum Schreiben einer Nachricht wie unten:
ollama run gemma2
- Wir müssen hier unsere Eingabeaufforderung schreiben, die die Antwort zurückgibt.
- Um das Modell zu verlassen, müssen wir /bye schreiben
Sie k?nnen jetzt jedes von Ollama bereitgestellte Modell darin verwenden. Entdecken Sie das Modell und versuchen Sie, es entsprechend Ihren Anforderungen zu verwenden.
Fazit:
Wir haben Ollama untersucht, ein Open-Source-Tool, mit dem Sie LLM-Modelle lokal ausführen k?nnen, im Gegensatz zu anderen Tools, die auf Cloud-Servern basieren. Ollama gew?hrleistet Datensicherheit und Datenschutz und wir haben gelernt, wie Sie es auf Ihrem lokalen Computer ausführen und verwenden. Es bietet eine einfache und unkomplizierte M?glichkeit, LLM-Modelle mühelos direkt auf Ihrem System auszuführen.
Viel Spa? beim Lesen!
Viel Spa? beim Codieren!
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSchritt-für-Schritt-Anleitung: Ausführen von LLM-Modellen mit Ollama. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Um Datei -Uploads in PHP sicher zu verarbeiten, besteht der Kern darin, Dateitypen zu überprüfen, Dateien umzubenennen und die Berechtigungen zu beschr?nken. 1. Verwenden Sie Finfo_File (), um den realen MIME -Typ zu überprüfen, und nur bestimmte Typen wie Bild/JPEG sind zul?ssig. 2. Verwenden Sie Uniqid (), um zuf?llige Dateinamen zu generieren und sie im Root-Verzeichnis ohne Web zu speichern. 3.. Begrenzen Sie die Dateigr??e durch Php.ini- und HTML -Formulare und setzen Sie die Verzeichnisberechtigungen auf 0755; 4. Verwenden Sie Clamav, um Malware zu scannen, um die Sicherheit zu verbessern. Diese Schritte verhindern effektiv Sicherheitslücken und stellen sicher, dass der Upload -Prozess des Datei -Uploads sicher und zuverl?ssig ist.

In PHP ist der Hauptunterschied zwischen == und == die Strenge der Typprüfung. == Die Konvertierung des Typs wird vor dem Vergleich durchgeführt, beispielsweise 5 == "5" gibt true zurück und === fordert an, dass der Wert und der Typ gleich sind, bevor True zurückgegeben wird, z. B. 5 === "5" gibt false zurück. In den Nutzungsszenarien ist === sicherer und sollte zuerst verwendet werden, und == wird nur verwendet, wenn die Typumwandlung erforderlich ist.

Die Methoden zur Verwendung grundlegender mathematischer Operationen in PHP sind wie folgt: 1. Additionszeichen unterstützen Ganzfaktoren und Floating-Punkt-Zahlen und k?nnen auch für Variablen verwendet werden. String -Nummern werden automatisch konvertiert, aber nicht für Abh?ngigkeiten empfohlen. 2. Subtraktionszeichen verwenden - Zeichen, Variablen sind gleich, und die Typumwandlung ist ebenfalls anwendbar. 3. Multiplikationszeichen verwenden * Zeichen, die für Zahlen und ?hnliche Zeichenfolgen geeignet sind; 4. Division verwendet / Zeichen, die vermeiden müssen, durch Null zu dividieren, und beachten Sie, dass das Ergebnis m?glicherweise schwimmende Punktzahlen sein kann. 5. Die Modulzeichen k?nnen verwendet werden, um ungerade und sogar Zahlen zu beurteilen, und wenn negative Zahlen verarbeitet werden, stimmen die Restzeichen mit der Dividende überein. Der Schlüssel zur korrekten Verwendung dieser Operatoren liegt darin, sicherzustellen, dass die Datentypen klar sind und die Grenzsituation gut behandelt wird.

Ja, PHP kann mit NoSQL -Datenbanken wie MongoDB und Redis durch bestimmte Erweiterungen oder Bibliotheken interagieren. Verwenden Sie zun?chst den MongoDBPHP -Treiber (installiert über PECL oder Composer), um Client -Instanzen zu erstellen und Datenbanken und Sammlungen zu betreiben, wobei Sie Insertion, Abfrage, Aggregation und andere Vorg?nge unterstützen. Zweitens verwenden Sie die Predis Library oder PHPREDIS-Erweiterung, um eine Verbindung zu Redis herzustellen, Schlüsselwerteinstellungen und -akquisitionen durchzuführen und PHPREDIS für Hochleistungsszenarien zu empfehlen, w?hrend Predis für die schnelle Bereitstellung bequem ist. Beide sind für Produktionsumgebungen geeignet und gut dokumentiert.

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