Débloquer LLaMA 3 avec Ollama : Un guide pour débutants

Déverrouiller LLaMA 3 avec Ollama : Un guide pour les débutants

Salut ! Je suis Tommy, et je suis ravi de vous guider à travers le monde fascinant de l'IA et des modèles génératifs. Ce tutoriel est parfait pour quiconque s'intéresse à la technologie, en particulier pour ceux qui souhaitent créer des projets intéressants pour des hackathons. Nous allons utiliser Ollama pour faciliter les choses pour tout le monde, quelle que soit la capacité de leur ordinateur. Plongeons dans la magie de LLaMA 3, un modèle génératif incroyable, et voyons comment il peut transformer vos idées en réalité !

🎯 Objectifs

À la fin de ce tutoriel, vous serez capable de :

Configurer et utiliser le modèle LLaMA 3 via Ollama.
Implémenter des fonctionnalités de chat de base à l'aide du modèle LLaMA 3.
Diffuser des réponses pour un retour d'information en temps réel.
Maintenir un dialogue continu avec contexte.
Compléter efficacement des invites textuelles.
Générer des requêtes SQL à partir d'entrées textuelles.
Créer des clients personnalisés pour interagir avec le serveur Ollama.

📋 Prérequis

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir ce qui suit :

Connaissances de base en Python.
Un éditeur de code comme Visual Studio Code (VSCode).
Un ordinateur avec accès à Internet.

🚀 Instructions pour installer LLaMA3

Dans cette section, nous vous guiderons à travers le processus de configuration de LLaMA 3 à l'aide d'Ollama. LLaMA 3 est un puissant modèle génératif qui peut être utilisé pour diverses tâches de traitement du langage naturel. Nous allons utiliser Ollama pour interagir avec LLaMA 3 et exécuter nos scripts Python.

Installation et configuration

Tout d'abord, vous devrez configurer Ollama et installer les bibliothèques requises. Nous allons utiliser l'application Ollama pour interagir avec LLaMA 3.

Téléchargez et installez Ollama : Allez sur le site officiel d'Ollama et téléchargez l'application de bureau. Suivez les instructions d'installation pour votre système d'exploitation.
Démarrez l'application Ollama : Une fois installée, ouvrez l'application Ollama. L'application exécutera un serveur local auquel la bibliothèque Python se connectera en arrière-plan.
Téléchargez LLaMA3 localement : Ouvrez votre terminal local et exécutez le code suivant pour télécharger LLaMA3 avec 8 milliards de paramètres en 4 bits localement, que nous utiliserons dans notre programme.
```
ollama pull llama3
```
Installez la bibliothèque Ollama pour Python : Toujours dans votre terminal local, exécutez le code suivant pour installer la bibliothèque Ollama pour Python.
```
pip3 install ollama
```

🛠️ Applications pratiques

Créez un fichier Python nommé llama3_demo.py ou ce que vous préférez tant qu'il a une extension .py. Copiez et collez les extraits de code suivants dans votre fichier pour explorer les applications pratiques de LLaMA 3 avec Ollama.

Initiation de la conversation

LLaMA 3 peut être utilisé pour initier une conversation avec le modèle llama3.

Diffusion de réponses

Pour les applications nécessitant un retour d'information en temps réel, vous pouvez activer la diffusion des réponses. Cela vous permet de recevoir des parties de la réponse au fur et à mesure qu'elles sont générées.

Dialogue continu avec contexte

Maintenir le contexte dans une conversation permet des interactions plus naturelles. Voici comment vous pouvez gérer un dialogue continu :

Complétion de texte

Vous pouvez utiliser Ollama avec LLaMA 3 pour des tâches de complétion de texte, comme la génération de code ou la complétion de phrases à l'aide de la fonction générer.

Clients personnalisés

Vous pouvez également créer un client personnalisé pour interagir avec le serveur Ollama.

Génération de SQL à partir de texte

Ollama peut être utilisé pour générer des requêtes SQL à partir d'entrées en langage naturel. Voici comment configurer une instance locale et l'utiliser :

🖥️ Exécution de votre fichier Python

Pour exécuter votre fichier Python, ouvrez votre terminal, naviguez vers le répertoire où se trouve votre fichier llama3_demo.py et exécutez :

python llama3_demo.py

🎓 Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons exploré les bases de LLaMA 3, comment le configurer et ses applications pratiques à l'aide d'Ollama. Vous avez appris à implémenter des fonctionnalités de chat, à diffuser des réponses, à maintenir le contexte du dialogue, à compléter du texte, à générer du SQL et à créer des clients personnalisés. Avec ces compétences, vous êtes prêt à construire des projets AI passionnants.

Pour plus de détails, consultez le blog Ollama sur les bibliothèques Python et JavaScript.

Bonne programmation et profitez de votre parcours dans l'IA !