Desbloqueando LLaMA 3 con Ollama: Una Guía para Principiantes

Desbloqueando LLaMA 3 con Ollama: Una Guía para Principiantes

¡Hola! Soy Tommy, y estoy emocionado de guiarte a través del fascinante mundo de la IA y los modelos generativos. Este tutorial es perfecto para cualquier persona interesada en la tecnología, especialmente aquellos que buscan construir proyectos interesantes para hackathons. Usaremos Ollama para facilitarlo a todos, independientemente de las capacidades de sus computadoras. ¡Sumérgete en la magia de LLaMA 3, un increíble modelo generativo, y veamos cómo puede transformar tus ideas en realidad!

🎯 Objetivos

Al final de este tutorial, podrás:

• Configurar y usar el modelo LLaMA 3 a través de Ollama.
• Implementar funcionalidad básica de chat usando el modelo LLaMA 3.
• Transmitir respuestas para retroalimentación en tiempo real.
• Mantener un diálogo continuo con contexto.
• Completar avisos de texto de manera efectiva.
• Generar consultas SQL a partir de entradas de texto.
• Crear clientes personalizados para interactuar con el servidor de Ollama.

📋 Requisitos Previos

Antes de comenzar, asegúrate de tener lo siguiente:

• Conocimientos básicos de Python.
• Un editor de código como Visual Studio Code (VSCode).
• Una computadora con acceso a internet.

🚀 Instrucciones para Instalar LLaMA3

En esta sección, te guiaremos a través del proceso de configuración de LLaMA 3 usando Ollama. LLaMA 3 es un poderoso modelo generativo que se puede utilizar para varias tareas de procesamiento de lenguaje natural. Usaremos Ollama para interactuar con LLaMA 3 y ejecutar nuestros scripts en Python.

Instalación y Configuración

Primero, necesitarás configurar Ollama e instalar las bibliotecas necesarias. Usaremos la aplicación Ollama para interactuar con LLaMA 3.

1. Descargar e Instalar Ollama

Ve al sitio web oficial de Ollama y descarga la aplicación de escritorio. Sigue las instrucciones de instalación para tu sistema operativo.

2. Iniciar la Aplicación Ollama

Una vez instalada, abre la aplicación Ollama. La aplicación ejecutará un servidor local al que se conectará la biblioteca de Python en segundo plano.

3. Descargar LLaMA3 Localmente

Abre tu terminal local y ejecuta el siguiente código a continuación para descargar LLaMA3, que tiene 8 mil millones de parámetros y 4 bits localmente, que utilizaremos en nuestro programa:

ollama pull llama3

4. Instalar la Biblioteca de Python de Ollama

Aún en tu terminal local, ejecuta el siguiente código para instalar la biblioteca de Ollama para Python:

pip3 install ollama

🛠️ Aplicaciones Prácticas

Crea un archivo Python llamado llama3_demo.py o como prefieras, solo asegúrate de que tenga una extensión .py. Copia y pega los siguientes fragmentos de código en tu archivo para explorar las aplicaciones prácticas de LLaMA 3 con Ollama.

Iniciación de Conversación

LLaMA 3 se puede usar para iniciar una conversación con el modelo LLaMA 3. Puedes usar la función de chat:

Transmisión de Respuestas

Para aplicaciones que requieren retroalimentación en tiempo real, puedes habilitar la transmisión de respuestas. Esto te permite recibir partes de la respuesta a medida que se generan:

Diálogo Continuo con Contexto

Mantener el contexto en una conversación permite interacciones más naturales. Aquí te mostramos cómo puedes gestionar el diálogo continuo:

Finalización de Texto

Puedes usar Ollama con LLaMA 3 para tareas de finalización de texto, como generación de código o completar oraciones utilizando la función de generar:

Clientes Personalizados

Puedes crear un cliente personalizado para interactuar con el servidor de Ollama. Aquí tienes un ejemplo de un cliente personalizado:

Generación de SQL a partir de Texto

Ollama se puede usar para generar consultas SQL a partir de entradas en lenguaje natural. Aquí te mostramos cómo configurar una instancia local y usarla:

🖥️ Ejecutando tu Archivo Python

Para ejecutar tu archivo Python, abre tu terminal, navega al directorio donde se encuentra tu archivo llama3_demo.py y ejecuta:

python3 llama3_demo.py

🎓 Conclusión

En este tutorial, exploramos los conceptos básicos de LLaMA 3, cómo configurarlo y aplicaciones prácticas utilizando Ollama. Aprendiste cómo implementar funcionalidad de chat, transmisión de respuestas, mantener el contexto del diálogo, completar texto, generar SQL y crear clientes personalizados. Con estas habilidades, estás listo para construir emocionantes proyectos de IA.

Para más detalles, consulta el Blog de Ollama sobre bibliotecas de Python y JavaScript.

¡Feliz codificación y disfruta de tu viaje en la IA!