Введение в создание саморазворачиваемого рабочего процесса LLM с помощью Ollama
Сегодня мы рассмотрим, как создать полный саморазворачиваемый рабочий процесс для больших языковых моделей (LLM) с использованием Ollama, REST API и интерфейса Gradio. Этот подход идеально подходит для разработчиков, аналитиков данных и практиков искусственного интеллекта, стремящихся к практическому применению технологий ИИ в своем бизнесе.
Преимущества саморазворачиваемого рабочего процесса
Создание саморазворачиваемого рабочего процесса LLM имеет ряд значительных преимуществ:
- Контроль над данными: Вы сами управляете своими данными, что повышает безопасность и конфиденциальность.
- Снижение затрат: Сравнительно низкие затраты на развертывание, так как вы используете собственные ресурсы.
- Гибкость: Возможность модифицировать и адаптировать решения под конкретные задачи.
Основные этапы реализации
Теперь давайте подробно рассмотрим основные шаги, необходимые для создания рабочего процесса.
1. Установка Ollama в среде Google Colab
Начнем с установки Ollama и Gradio. Для этого используем простой скрипт на Python:
import os, subprocess
def sh(cmd, check=True):
p = subprocess.Popen(cmd, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT, text=True)
for line in p.stdout:
print(line, end="")
p.wait()
if check and p.returncode != 0:
raise RuntimeError(f"Command failed: {cmd}")
if not os.path.exists("/usr/local/bin/ollama"):
print(" Установка Ollama ...")
sh("curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh")
else:
print(" Ollama уже установлен.")
Этот код проверяет, установлен ли Ollama, и устанавливает его, если это не так.
2. Запуск сервера Ollama
После установки нужно запустить сервер Ollama:
def start_ollama():
try:
requests.get("http://127.0.0.1:11434/api/tags", timeout=1)
print(" Сервер Ollama уже запущен.")
return None
except Exception:
pass
print(" Запуск сервера Ollama ...")
proc = subprocess.Popen(["ollama", "serve"], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT, text=True)
return proc
server_proc = start_ollama()
Этот код запускает сервер и проверяет его статус. Убедитесь, что он работает, прежде чем продолжить.
3. Управление моделями
Теперь определим модель, которую будем использовать:
MODEL = "qwen2.5:0.5b-instruct"
tags = requests.get("http://127.0.0.1:11434/api/tags", timeout=5).json()
if not any(m.get("name") == MODEL for m in tags.get("models", [])):
print(f" Загружаем модель {MODEL} ...")
sh(f"ollama pull {MODEL}")
Этот фрагмент кода проверяет доступность модели и загружает ее при необходимости.
4. Реализация чат-функциональности
Создадим клиент для взаимодействия с моделью в режиме реального времени:
def ollama_chat_stream(messages, model=MODEL):
payload = {"model": model, "messages": messages, "stream": True}
with requests.post("http://127.0.0.1:11434/api/chat", json=payload, stream=True) as r:
for line in r.iter_lines():
if line:
data = json.loads(line.decode("utf-8"))
yield data["message"]["content"]
5. Проведение тестирования
Запустим тест, чтобы убедиться, что все работает:
def smoke_test():
user_msg = {"role": "user", "content": "Как улучшить качество сна?"}
for chunk in ollama_chat_stream([user_msg]):
print(chunk)
smoke_test()
6. Создание интерфейса Gradio
Наконец, интегрируем Gradio для создания пользовательского интерфейса:
import gradio as gr
def chat_fn(message):
return next(ollama_chat_stream([{"role": "user", "content": message}]))
with gr.Blocks() as demo:
gr.Markdown("# Чат с Ollama")
msg = gr.Textbox(label="Ваше сообщение", placeholder="Спросите что угодно...")
chat = gr.Chatbot()
def user_send(m):
response = chat_fn(m)
return response
msg.submit(user_send, [msg], [chat])
demo.launch()
Теперь у нас есть интерактивный интерфейс для общения с моделью.
Заключение
Создание саморазворачиваемого рабочего процесса LLM с помощью Ollama, REST API и Gradio позволяет не только экспериментировать с языковыми моделями, но и адаптировать их под уникальные задачи вашего бизнеса. Этот процесс является доступным и экономически эффективным решением для тех, кто хочет внедрить ИИ в свои проекты.
Для дальнейшего изучения, не стесняйтесь следить за нами в социальных сетях и делиться своими успехами в работе с Ollama!