LLaMA 3 mit Ollama freischalten: Ein Leitfaden für Anfänger

Die Freischaltung von LLaMA 3 mit Ollama: Ein Anfängerleitfaden

Hallo! Ich bin Tommy und ich freue mich, dich durch die faszinierende Welt der KI und generativen Modelle zu führen. Dieses Tutorial ist perfekt für alle, die sich für Technologie interessieren, insbesondere für diejenigen, die coole Projekte für Hackathons entwickeln möchten. Wir werden Ollama verwenden, um es jedem zu erleichtern, unabhängig von den Fähigkeiten ihres Computers. Lass uns in die Magie von LLaMA 3 eintauchen, einem unglaublichen generativen Modell, und sehen, wie es deine Ideen in die Realität umsetzen kann!

🎯 Ziele

Am Ende dieses Tutorials wirst du in der Lage sein:

Das LLaMA 3-Modell über Ollama einzurichten und zu verwenden.
Eine grundlegende Chatfunktionalität mit dem LLaMA 3-Modell zu implementieren.
Antworten für Echtzeit-Feedback zu streamen.
Ein fortlaufendes Gespräch mit Kontext zu führen.
Textaufforderungen effektiv zu vervollständigen.
SQL-Abfragen aus Texteingaben zu generieren.
Benutzerdefinierte Clients zu erstellen, um mit dem Ollama-Server zu interagieren.

📋 Voraussetzungen

Bevor wir anfangen, stelle sicher, dass du Folgendes hast:

Grundkenntnisse in Python.
Ein Code-Editor wie Visual Studio Code (VSCode).
Ein Computer mit Internetzugang.

🚀 Anweisungen zur Installation von LLaMA 3

In diesem Abschnitt führen wir dich durch den Prozess der Einrichtung von LLaMA 3 mit Ollama. LLaMA 3 ist ein leistungsstarkes generatives Modell, das für verschiedene Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet werden kann. Wir werden Ollama verwenden, um mit LLaMA 3 zu interagieren und unsere Python-Skripte auszuführen.

Installation und Einrichtung

Zuerst musst du Ollama einrichten und die erforderlichen Bibliotheken installieren. Wir werden die Ollama-App verwenden, um mit LLaMA 3 zu interagieren.

Lade Ollama herunter und installiere es: Gehe auf die offizielle Website von Ollama und lade die Desktop-App herunter. Befolge die Installationsanweisungen für dein Betriebssystem.
Starte die Ollama-App: Öffne die Ollama-App, nachdem sie installiert wurde. Die App wird einen lokalen Server ausführen, mit dem sich die Python-Bibliothek im Hintergrund verbindet.
Lade LLaMA 3 lokal herunter: Öffne dein lokales Terminal und führe den folgenden Code aus, um LLaMA 3 mit 8 Milliarden Parametern 4bit lokal herunterzuladen, das wir in unserem Programm verwenden werden.
```
ollama pull llama3
```
Installiere die Ollama Python-Bibliothek: Führe im lokalen Terminal den folgenden Code aus, um die Ollama-Bibliothek für Python zu installieren.
```
pip3 install ollama
```

🛠️ Praktische Anwendungen

Erstelle eine Python-Datei namens llama3_demo.py oder einen anderen Namen, solange sie die Endung .py hat. Kopiere und füge die folgenden Codeschnipsel in deine Datei ein, um die praktischen Anwendungen von LLaMA 3 mit Ollama zu erkunden.

Gesprächsinitiierung

LLaMA 3 kann verwendet werden, um ein Gespräch mit dem llama3-Modell zu initiieren.

Streaming-Antworten

Für Anwendungen, die Echtzeit-Feedback erfordern, kannst du Streaming-Antworten aktivieren. Dadurch kannst du Teile der Antwort empfangen, während sie generiert werden.

Fortlaufendes Gespräch mit Kontext

Die Aufrechterhaltung des Kontexts in einem Gespräch erlaubt natürlichere Interaktionen. So kannst du ein fortlaufendes Gespräch verwalten:

Textvervollständigung

Du kannst Ollama mit LLaMA 3 für Aufgaben zur Textvervollständigung verwenden, wie z.B. Codegenerierung oder das Vervollständigen von Sätzen mithilfe der Generate-Funktion.

Benutzerdefinierte Clients

Du kannst auch einen benutzerdefinierten Client erstellen, um mit dem Ollama-Server zu interagieren.

Generierung von SQL aus Text

Ollama kann verwendet werden, um SQL-Abfragen aus Eingaben in natürlicher Sprache zu generieren. So richtest du eine lokale Instanz ein und verwendest sie:

🖥️ Ausführen deiner Python-Datei

Um deine Python-Datei auszuführen, öffne dein Terminal, navigiere zu dem Verzeichnis, in dem sich deine llama3_demo.py Datei befindet, und führe aus:

python llama3_demo.py

🎓 Fazit

In diesem Tutorial haben wir die Grundlagen von LLaMA 3 erkundet, wie man es einrichtet und praktische Anwendungen mit Ollama verwendet. Du hast gelernt, wie man die Chatfunktionalität implementiert, Streaming-Antworten aktivieren, den Dialogkontext aufrechterhalten, Text vervollständigen, SQL generieren und benutzerdefinierte Clients erstellen kann. Mit diesen Fähigkeiten bist du bereit, spannende KI-Projekte zu erstellen.

Für weitere Details schau dir den Ollama-Blog zu Python- & JavaScript-Bibliotheken an.

Viel Spaß beim Programmieren und genieße deine KI-Reise!