Déverrouillage de LLaMA 3 avec Ollama : Un guide pour les débutants

Débloquer LLaMA 3 avec Ollama : Un guide du débutant

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 ceux qui souhaitent créer des projets cools pour des hackathons. Nous utiliserons 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 utilisant le modèle LLaMA 3.
Diffuser des réponses pour un retour d'information en temps réel.
Maintenir un dialogue continu avec contexte.
Compléter efficacement des invites de texte.
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 sur la façon d'installer LLaMA 3

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

Installation et configuration

Tout d'abord, vous aurez besoin de configurer Ollama et d'installer les bibliothèques requises. Nous utiliserons 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 LLaMA 3 localement : Ouvrez votre terminal local et exécutez le code suivant ci-dessous pour télécharger LLaMA 3 (8 milliards de paramètres, 4 bits) localement, que nous utiliserons dans notre programme :
```
ollama pull llama3
```
Installez la bibliothèque Ollama 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 ; assurez-vous simplement 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 d'une conversation

LLaMA 3 peut être utilisé pour initier une conversation avec le modèle. Vous pouvez utiliser la fonction de chat :

# Exemple de code pour initier une conversation
response = llama3.chat('Bonjour, LLaMA 3 !')
print(response)

Diffusion des réponses

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

# Exemple de code pour le streaming des réponses
for part in llama3.stream_response('Générer une histoire sur l'IA :'):
    print(part)

Dialogue continu avec contexte

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

# Exemple de code pour un dialogue continu
context = 'Utilisateur : Qu'est-ce que l'IA ?
IA : L'intelligence artificielle est...'
response = llama3.chat(context)
print(response)

Complétion de texte

Vous pouvez utiliser Ollama avec LLaMA 3 pour des tâches de complétion de texte, telles que la génération de code ou la complétion de phrases en utilisant la fonction générer :

# Exemple de code pour la complétion de texte
completion = llama3.generate('Complétez la phrase : L'avenir de la technologie est')
print(completion)

Clients personnalisés

Vous pouvez également créer un client personnalisé pour interagir avec le serveur Ollama. Voici un exemple d'un client personnalisé :

# Exemple de code pour un client personnalisé
class MyClient:
    def interact(self, prompt):
        return llama3.chat(prompt)

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 :

# Exemple de code pour générer SQL
sql_query = llama3.generate_sql('Récupérer tous les utilisateurs de la base de données')
print(sql_query)

🖥️ Exécution de votre fichier Python

Pour exécuter votre fichier Python, ouvrez votre terminal, naviguez jusqu'au répertoire où se trouve votre fichier llama3_demo.py et exécutez :

python3 llama3_demo.py

🎓 Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons exploré les bases de LLaMA 3, comment le configurer et les applications pratiques en utilisant 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 créer des projets IA passionnants.

Pour plus de détails, consultez le Blog d'Ollama sur les bibliothèques Python & JavaScript.

Bon codage, et profitez de votre parcours IA !