Ollama 研究指南

測驗

請以簡短的 2-3 句話回答下列問題：

1. 什麼是 Ollama，它的主要用途是什麼？
2. Ollama 支援哪些作業系統？
3. Ollama 如何簡化大型語言模型 (LLM) 的使用？
4. 如何在 Ollama 中下載和執行模型？
5. 在 Ollama 中，ollama run llama3 指令的用途是什麼？
6. 什麼是 Modelfile，它在 Ollama 中的作用是什麼？
7. Ollama 使用的預設 API 端口是什麼？
8. RESTful API 在 Ollama 的應用是什麼？
9. 什麼是 GGUF，它與 Ollama 的關係是什麼？
10. 什麼是 RAG，如何在 Ollama 中應用？

測驗答案

1. Ollama 是一個開源的框架，主要用於在本機端輕鬆部署和運行大型語言模型 (LLM)。它簡化了下載、管理和執行 LLM 的流程。
2. Ollama 支援 macOS、Linux 和 Windows 等主流作業系統，這讓它可以在不同的開發環境中使用。
3. Ollama 透過提供一個簡單的 CLI 工具和 API 服務，使得使用者不必深入了解複雜的程式碼或模型架構，就能輕鬆使用 LLM。
4. 使用 ollama pull <模型名稱> 指令下載模型，然後使用 ollama run <模型名稱> 指令執行模型。Ollama 會自動處理模型下載和部署。
5. ollama run llama3 指令會下載名為 llama3 的模型（如果尚未下載），然後啟動一個互動式的對話界面，讓使用者與該模型互動。
6. Modelfile 是 Ollama 用於定義自訂模型的格式檔，其中包含了模型來源、參數、系統提示和範本等資訊。它讓使用者能客製化模型。
7. Ollama 的預設 API 端口是 11434，透過這個端口，你可以使用 API 與 Ollama 模型進行互動。
8. 在 Ollama 中，RESTful API 可用於程式化地與模型進行互動，像是產生文本或進行聊天，而不是只能使用 CLI。使用者可以使用 HTTP 請求來呼叫模型，這讓整合到其他應用程式變得更加容易。
9. GGUF (GPT-Generated Unified Format) 是一種專為大型語言模型設計的量化格式，可以提高在 CPU 或 GPU 上執行的效率，Ollama 支援 GGUF 格式，允許使用者載入和使用以這種格式儲存的模型。
10. RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一種利用外部知識來增強語言模型生成能力的方法。在 Ollama 中，可以使用 RAG 來擴展模型的知識，使其能夠根據特定的數據或文件回答問題。

論述題

請針對下列題目，以論文格式回答（請勿提供答案）。

1. 探討 Ollama 在本地 AI 開發中的重要性，並分析其相對於雲端服務的優缺點。
2. 詳細比較在 Ollama 中使用 CLI、RESTful API 和 Python SDK 的差異，並說明各自的應用情境。
3. 分析 Modelfile 的作用，並舉例說明如何使用 Modelfile 創建一個自訂的 LLM 模型。
4. 探討 Ollama 與其他本地 LLM 部署工具（如 LM Studio）的差異，並說明各自的適用場景。
5. 解釋 RAG 技術在本地 LLM 應用中的價值，並說明如何在 Ollama 中實作 RAG。

詞彙表

以下是本研究指南中出現的關鍵詞彙及其定義：

• Ollama：一個開源的工具，允許使用者在本機端輕鬆部署和運行大型語言模型。
• LLM (Large Language Model)：大型語言模型，是一種基於大量文本數據訓練的人工智慧模型，能理解和生成人類語言。
• CLI (Command Line Interface)：命令列介面，一種透過輸入文字命令與電腦互動的方式。在 Ollama 中，CLI 用於下載、運行和管理模型。
• RESTful API：一種軟體架構風格，用於建立網路服務。Ollama 提供 RESTful API，允許開發者透過 HTTP 請求與模型互動。
• Modelfile：Ollama 用於定義模型配置的文件，包含模型來源、參數、系統提示和範本等。
• GGUF (GPT-Generated Unified Format)：一種用於儲存和載入大型語言模型的二進制檔案格式，可以提高在 CPU 或 GPU 上執行的效率。
• RAG (Retrieval-Augmented Generation)：檢索增強生成，是一種利用外部知識來增強語言模型生成能力的方法。
• Model Quantization：模型量化，是一種降低模型參數精度的方法，可以減少模型大小，加快運行速度。
• Hugging Face: 一個提供大量預訓練模型和數據集的人工智慧平台，許多 Ollama 模型都是從這裡衍生而來。
• Docker: 一種容器化平台，可將應用程式及其依賴項打包成容器，方便部署和管理。Ollama 亦支援 Docker 部署。
• Open WebUI: 一個可以與 Ollama 模型互動的網頁圖形介面。
• API Key: 一個驗證使用者身份的唯一碼，通常用在與雲端服務互動時。Ollama 並不需要 API Key，因為它是在本機端運作。
• System Prompt: 系統提示，是在使用 LLM 模型時，預先設定的一些指示或規範，用以引導模型的回應方式。
• Template: 範本，在 Ollama 中，指的是定義 LLM 如何解釋輸入提示 (prompts) 的格式。它通常用於處理多輪對話或系統訊息。
• Token: 在自然語言處理中，指的是文字的最小單位，例如單字或符號。LLM 模型會將輸入的文字分解成 token 來處理。
• ollama serve: Ollama 的一個指令，用於啟動 Ollama 的 API 服務，以便其他應用程式可以使用這些模型。
• ollama pull: Ollama 的一個指令，用於從 Ollama 模型庫下載模型到本機。
• ollama run: Ollama 的一個指令，用於運行已下載的模型。
• ollama list: Ollama 的一個指令，用於列出本機已下載的模型。
• ollama rm: Ollama 的一個指令，用於刪除本機已下載的模型。
• ollama cp: Ollama 的一個指令，用於複製模型。
• OLLAMA_MODELS: 一個環境變數，可以用於指定 Ollama 模型儲存的路徑。
• OLLAMA_API_BASE: 一個環境變數，用於指定 Ollama API 伺服器的網址。