FRONTMATTER_97_# Ollama¶
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Ollama è uno strumento per eseguire modelli di lingua di grandi dimensioni localmente sulla vostra macchina, fornendo privacy, controllo e l'accesso offline a modelli AI come Llama, Mistral e CodeLlama.
Installazione e configurazione¶
Tabella_98_
Gestione del modello¶
Tabella_99
Modelli popolari¶
Modelli generali di scopo_TABLE_100___¶
Code-Specialized Models¶
| Command | Description |
|---|---|
| INLINE_CODE_28 | CodeLlama 7B for coding |
| INLINE_CODE_29 | CodeLlama 13B for coding |
| INLINE_CODE_30 | CodeGemma for code generation |
| INLINE_CODE_31 | DeepSeek Coder model |
| INLINE_CODE_32 | StarCoder2 for code |
| _ | |
| ## Modelli speciali_TABLE_102___ | |
| ## Modelli in esecuzione | |
| Tabella_103_ | |
| # Interfaccia di chat | |
| Tabella_104_ | |
| ## API Utilizzo |
REST API_TABLE_105____¶
Streaming Responses_TABLE_106___¶
Configurazione del modello¶
Temperatura e parametri_Tabella_107__¶
Context and Memory¶
| Command | Description |
|---|---|
| INLINE_CODE_58 | Set context window size |
| INLINE_CODE_59 | Set batch size |
| INLINE_CODE_60 | Set number of threads |
| _ | |
| ## Modelli personalizzati |
Creare Modelfiles¶
| Command | Description |
|---|---|
| INLINE_CODE_61 | Create custom model |
| INLINE_CODE_62 | Create with quantization |
| _ | |
| ### Modelfile Esempi | |
| Traduzione: |
# Advanced Modelfile
FROM codellama:7b
PARAMETER temperature 0.2
PARAMETER top_k 40
PARAMETER repeat_penalty 1.1
SYSTEM """You are an expert programmer. Always provide:
1. Clean, well-commented code
2. Explanation of the solution
3. Best practices and optimizations"""
Esempi di integrazione¶
Python Integration¶
Traduzione:
JavaScript Integration¶
Traduzione:
Bash Integration¶
Traduzione:
Ottimizzazione delle prestazioni¶
Tabella_110
Variabili dell'ambiente¶
Tabella_111
Uso Docker¶
Tabella_112_
Docker Compose¶
Traduzione:
Monitoring & Debugging¶
Tabella_113_
# Model Quantization¶
Tabella_114_
Embedding Models¶
Tabella_115
Risoluzione dei problemi¶
Tabella_116_
Migliori Pratiche¶
- Scegli la dimensione del modello in base alla RAM disponibile (7B ≈ 4GB, 13B ≈ 8GB, 70B ≈ 40GB)
- Utilizzare l'accelerazione GPU quando disponibile per migliorare le prestazioni
- Implementare una corretta gestione degli errori nelle integrazioni API
- Monitorare l'utilizzo della memoria durante l'esecuzione di più modelli
- Utilizzare modelli quantizzati per ambienti a contrasto delle risorse
- Cache frequentemente usato modelli localmente
- Impostare misure di contesto appropriate per il tuo caso di utilizzo
- Utilizzare lo streaming per lunghe risposte per migliorare l'esperienza degli utenti
- Limitare il tasso di implementazione per l'utilizzo delle API di produzione
- Aggiornamenti regolari del modello per migliorare le prestazioni e le capacità
Common Use Cases¶
Code Generation¶
Traduzione:
Analisi del testo¶
Traduzione:
Creative Writing¶
Traduzione:
Trattamento dei dati¶
Traduzione: