Lokálne LLM v Pythone: Dva riadky kódu stačia!
Lokálne LLM v Pythone za 2 riadky kódu? Je to skutočnosť! Vďaka nástrojom Ollama a Chuk-LLM môžete jednoducho spúšťať rozsiahle jazykové modely priamo na vašom počítači. Zistite, ako sa do toho pustiť už dnes!
V poslednom čase sa veľa hovorí o rozsiahlych jazykových modeloch (LLM) a ich potenciáli. Ale ako sa k nim vôbec dostať, ak nie ste skúsený programátor? Video od IBM Technology nám ukazuje, že je to oveľa jednoduchšie, než si myslíte! V tomto článku si prejdeme hlavné body videa a zistíme, ako môžete začať s LLM v Python už dnes – a to len s dvoma riadkami kódu.
Kľúčové poznatky
- Ollama: Je nástroj, ktorý vám umožní spúšťať LLM lokálne na vašom počítači. Stiahnutie a inštalácia je jednoduchá.
- Chuk-LLM: Táto knižnica zjednodušuje prácu s LLM v Python, čím vám ušetrí veľa času a námahy.
- Dva riadky kódu: Skutočne! S Chuk-LLM môžete začať používať LLM len s dvoma riadkami Python kódu.
- Asynchrónne programovanie (asyncio): Umožňuje efektívne spracovávanie dát a vytváranie dynamických aplikácií.
- Systémové podnety (System Prompts): Definujte osobnosť alebo inštrukcie pre LLM, aby ste dosiahli požadované výsledky.
Spustenie LLM lokálne s Ollama
Prvým krokom je stiahnutie a nainštalovanie Ollama z ollama.com. Potom si môžete vybrať model, ktorý chcete spustiť. Vo videu sa používa "Granite 3.3". Stiahnutie modelu prebieha jednoducho pomocou príkazu Ollama pull Granite 3.3 v termináli. Po stiahnutí modelu ho môžete otestovať jednoduchým príkazom, napríklad Ollama run Granite 3.3 "Hi".
Zjednodušenie práce s LLM pomocou Chuk-LLM
Skutočnou hviezdou tohto videa je knižnica Chuk-LLM. Táto knižnica zjednodušuje interakciu s LLM a umožňuje vám používať ich v Python len s niekoľkými riadkami kódu. Na inštaláciu budete potrebovať správcu balíkov UV (astral.sh). Na Macoch ho nainštalujete pomocou brew install uv. Potom môžete overiť inštaláciu a pripojenie k Ollama pomocou príkazu uvx chuk-llm test ollama.
Dva riadky kódu – a ste v hre!
S Chuk-LLM je použitie LLM jednoduché ako nikdy predtým. Stačí importovať funkciu ask_ollama_granite z knižnice chuk_llm a použiť ju na kladenie otázok. Napríklad:
from chuk_llm import ask_ollama_granite
print(ask_ollama_granite("Kto je Ada Lovelace?"))
Týmto dvoma riadkami kódu ste získali prístup k rozsiahlemu jazykovému modelu! Funkcia ask_ollama_granite sa generuje dynamicky, takže sa automaticky prispôsobuje dostupným modelom.
Asynchrónne programovanie a streamovanie
Pre efektívnejšie spracovanie dát môžete využiť asynchrónne programovanie s pomocou knižnice asyncio. To umožňuje plynulé streamovanie odpovedí token po tokene, čo zlepšuje užívateľský zážitok. Vo videu sa ukazuje použitie funkcie stream_ollama_granite v kombinácii s asyncio.
Persony a multi-turn konverzácie
Chuk-LLM vám tiež umožňuje definovať osobnosť (personu) pre LLM pomocou systémových podnetov. Napríklad, môžete povedať: „Si pirát…“ a LLM bude odpovedať v štýle piráta. Okrem toho môžete vytvárať multi-turn konverzácie pomocou funkcie conversation.
Interakcia na nižšej úrovni s klientom
Pre pokročilejších používateľov Chuk-LLM ponúka možnosť interakcie s LLM na nižšej úrovni prostredníctvom klienta. To vám umožňuje definovať správy a ich role (napríklad „user“ alebo „assistant“).
Záverečné úvahy a odkazy
Video od IBM Technology nám ukázalo, ako jednoduché môže byť používanie rozsiahlych jazykových modelov v Python. Vďaka nástrojom, ako Ollama a Chuk-LLM sa LLM stávajú dostupnými aj pre tých, ktorí nemajú hlboké znalosti programovania. Experimentujte s rôznymi modelmi, systémovými podnetmi a asynchrónnym programovaním a objavte potenciál LLM vo vašich projektoch!
Približne 134 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.67 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.
Komentáre ()