هل سبق لك أن أردت تشغيل ChatGPT على نظام Linux الخاص بك؟ الآن، يمكنك ذلك باستخدام أداة Ollama. يمكّنك هذا البرنامج من التنزيل والتفاعل مع العشرات من نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر، على غرار الطريقة التي تتعامل بها مع ChatGPT الخاص بـ OpenAI. إليك كيفية تشغيله على نظامك.
كيفية إعداد أولاما على لينكس
يتيح لك إعداد Ollama على نظام Linux تنزيل مجموعة واسعة من نماذج اللغات الكبيرة باستخدام أوامر بسيطة، مما يلغي الحاجة إلى العمليات اليدوية.
لبدء الإعداد، افتح نافذة طرفية. يمكنك القيام بذلك على نظام Linux عن طريق الضغط على اختصار لوحة المفاتيح Ctrl + Alt + T. وبدلاً من ذلك، ابحث عن "المحطة الطرفية" في قائمة التطبيق لفتحها.
بمجرد فتح التطبيق الطرفي، قم بتثبيت أحدث إصدار من Ollama باستخدام البرنامج النصي أدناه. سيقوم هذا البرنامج النصي بتهيئة نظامك لاستخدام Ollama.
ملاحظة: من المهم مراجعة التعليمات البرمجية الموجودة في البرنامج النصي قبل تشغيله لفهم إجراءاته على جهاز الكمبيوتر .. المصدر الكامل للبرنامج النصي متاح على GitHub.
curl https://ollama.ai/install.sh | shبعد تشغيل الأمر أعلاه، اتبع المطالبات التي تظهر على الشاشة لإكمال تثبيت البرنامج على جهاز الكمبيوتر. عند الانتهاء من البرنامج النصي، سيتم تثبيت أداة Ollama بنجاح على نظامك.
ملاحظة:
يتطلب تشغيل نماذج اللغات الكبيرة محليًا قدرًا كبيرًا من طاقة الأجهزة. للحصول على أفضل تجربة عند تشغيل LLM عبر Ollama، يجب أن يكون لديك وحدة معالجة الرسومات Nvidia أو وحدة المعالجة المركزية Intel/AMD القوية متعددة النواة.
إذا لم تكن أجهزة الكمبيوتر لديك بهذه القوة، فلا بأس. لا يزال بإمكانك تشغيل LLMs مع Ollama ولكن كن مستعدًا لتشغيلها بشكل أبطأ .
كيفية تثبيت نموذج اللغة
هناك العديد من نماذج اللغات الكبيرة المتاحة للتنزيل من خلال Ollama. وللاطلاع على الموديلات المتوفرة قم بزيارة صفحة “المكتبة” على موقع شركة أولاما الرسمي.
عندما تصل إلى صفحة "المكتبة"، استكشف النماذج المختلفة المدرجة هناك. تتضمن بعض نماذج LLM البارزة ما يلي:
Llama2 (نموذج اللغة الكبير لفيسبوك)
Orca2 (نموذج اللغة الكبير llama2 المعدل من Microsoft)
فالكون (نموذج لغوي كبير أنشأه معهد الابتكار التكنولوجي)
OpenChat (عائلة من النماذج مفتوحة المصدر المدربة على مجموعة واسعة من البيانات)
بمجرد تحديد نموذج لغة كبير (LLM) لاستخدامه مع تطبيق Ollama على Linux، استخدم أمر السحب لتنزيله على نظامك. على سبيل المثال، لتنزيل نموذج Orca2، قم بتنفيذ الأوامر التالية في الوحدة الطرفية.
أولاً، افتح نافذة طرفية جديدة (أو علامة تبويب طرفية) وقم بتشغيل Ollama، إذا لم يكن قيد التشغيل بالفعل في الخلفية على نظامك.
ollama serve
يمكنك بعد ذلك سحب نموذج LLM باستخدام:
ollama pull orca2
بعد سحب النموذج إلى نظامك، يمكنك تشغيله مباشرة باستخدام Olma. للقيام بذلك، استخدم أمر تشغيل ollama. تذكر أن أداة الدردشة المضمنة في Ollama أساسية جدًا.
ollama run orca2
إذا كنت ترغب في إغلاق النموذج، يمكنك الضغط على Ctrl + D على لوحة المفاتيح. سيؤدي القيام بذلك إلى إنهاء الأداة.
كيفية تثبيت oterm لاستخدام ollama
هناك العديد من الأدوات في Linux للتفاعل مع نماذج اللغات الكبيرة من خلال Ollama. ومع ذلك، تتطلب العديد من هذه الأدوات بعض الإلمام بـ Docker أو NPM/NodeJS للبدء.
من ناحية أخرى، لا يعد OTerm إحدى تلك الأدوات المعقدة. إنه تطبيق واجهة المستخدم الرسومية للمحطة والذي يتطلب تشغيل Python فقط. هذا يعني أنه يمكنك إعداده بسرعة باستخدام Python وبيئة Python. إليك كيفية تثبيته على نظامك.
أولاً، افتح نافذة طرفية واتبع تعليمات التثبيت المقدمة لتثبيت كل من Python وPython3-venv.
Ubuntu/Debian
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-venv
Arch Linux
sudo pacman -Sy python
Fedora
sudo dnf install python3 python3-virtualenv
OpenSUSE
sudo zypper install python3 python3-virtualenvبمجرد قيامك بإعداد حزم Python المطلوبة، يمكنك إنشاء بيئة Python.
python3 -m venv python-envمع البيئة التي تم إنشاؤها، قم بتمكينها باستخدام المصدر.
source python-env/bin/activate
بمجرد تنشيط بيئتك، يمكنك بسهولة تثبيت Oterm باستخدام:
pip install oterm
عند تثبيت تطبيق Oterm، يمكنك تشغيله باستخدام:
otermبمجرد فتح Oterm، تأكد من تشغيل خدمة ollama في نافذة طرفية منفصلة (أو علامة تبويب طرفية). ثم، باستخدام الماوس، حدد نموذج LLM وانقر فوق "إنشاء".
يؤدي النقر فوق الزر "إنشاء" إلى فتح نافذة دردشة جديدة داخل Oterm. تسمح لك هذه النافذة بالدردشة مع روبوت ChatGPT المستضاف ذاتيًا والمدعوم بالذكاء الاصطناعي.
0 تعليقات