Créer ma première application de chat IA : apprendre de l'intégration Ollama de DevOps Pass AI

Le blog que j'ai utilisé comme source :

https://dev.to/devopspass-ai/workshop-make-your-first-ai-app-in-a-few-clicks-with-pythonollamallama3-31ib

Après avoir découvert le guide de DevOps Pass AI sur la création d'une application d'IA avec Ollama, j'ai décidé d'explorer son fonctionnement et de documenter mes questions et mes apprentissages en cours de route. Voici ce que j'ai découvert en créant ma première application de chat IA.

Premières questions que j'avais

Lorsque j'ai lu le tutoriel pour la première fois, plusieurs questions me sont venues à l'esprit :

1. Pourquoi utiliser Ollama au lieu de faire des appels API directs vers OpenAI ou d'autres services ?
2. Qu'est-ce qui fait de Llama3 un bon choix pour un modèle d'IA local ?
3. Comment fonctionne la persistance de l'historique des discussions et pourquoi est-elle importante ?

Passons en revue ce que j'ai appris en explorant chacun de ces aspects.

Comprendre la configuration de l'IA locale

La première chose intéressante que j'ai remarquée était l'utilisation de l'IA locale via Ollama. Après avoir interrogé et testé, j'ai trouvé quelques avantages clés :

• Aucun coût d'API ni limite d'utilisation
• Confidentialité totale puisque tout fonctionne localement
• Aucune dépendance à Internet après le téléchargement initial du modèle
• Performance étonnamment bonne avec Llama3

Le processus de configuration était simple : (Bash)

ollama servir
ollama tire lama3

J'étais initialement préoccupé par la taille du modèle de 4,7 Go, mais le téléchargement a été rapide sur ma connexion et il fonctionne sans problème même sur ma modeste machine de développement.

Explorer l'application de chat

La partie la plus intrigante était la simplicité et la fonctionnalité de l'application de chat. Décomposons ce que j'ai appris sur chaque composant :

Gestion de l'historique des discussions

J'étais particulièrement curieux de savoir comment fonctionnait l'historique des discussions. Le code utilise une approche intelligente : (python)

file_path = sys.argv[1] '.json'
si os.path.exists(file_path):
avec open(file_path, 'r') comme f:
messages = json.load(f)

Cela signifie que chaque session de discussion conserve son propre fichier historique. J'ai testé cela en démarrant plusieurs conversations : (Bash)

python app1.py coding_help
python app1.py devops_queries

bashCopypython app1.py coding_help
python app1.py devops_queries
Chacun a créé son propre fichier JSON, gardant les conversations séparées et persistantes.
La gestion des réponses de l'IA
Une chose qui a attiré mon attention a été la mise en œuvre de la réponse en streaming :
pythonCopystream = ollama.chat(
model='llama3',
messages=messages,
stream=Vrai,
)

pour un morceau dans le flux :
print(chunk['message']['content'], end='', flush=True)
Cela donne une impression beaucoup plus naturelle à la conversation, car les réponses apparaissent progressivement comme une frappe humaine plutôt que d'un seul coup.
Tester différents cas d'utilisation
J'ai expérimenté différents types de questions pour comprendre les capacités du modèle :

Questions techniques
Copier>>> Comment puis-je configurer la surveillance Kubernetes ?
Les réponses étaient détaillées et techniquement précises.
Génération de code
Copier>>> Écrivez une fonction Python pour surveiller l'utilisation du processeur
Il a fourni des exemples de code fonctionnels avec des explications.
Conversations contextuelles
Copier>>> Quelles sont les bonnes pratiques pour cela ?
Le modèle a conservé efficacement le contexte des questions précédentes.

Ce que j'ai appris sur la performance
Quelques observations intéressantes sur l’exécution de l’IA localement :

La première réponse après le démarrage est légèrement plus lente (échauffement du modèle)
Les réponses ultérieures sont rapides
La qualité des réponses correspond à celle de nombreux services basés sur le cloud
Aucune limitation ni limite de débit à craindre

Questions que j'ai encore
Après avoir créé et testé l'application, je suis curieux de savoir :

Comment affiner le modèle pour des cas d'utilisation spécifiques ?
Pouvons-nous optimiser le modèle pour des réponses plus rapides ?
Quelle est la meilleure façon de gérer les erreurs ou les réponses inattendues ?

Conclusion : est-ce que cela vaut la peine d'être construit ?
Après avoir expérimenté cette configuration, je dirais que cela vaut vraiment la peine d'essayer si vous :

Vous voulez en savoir plus sur l'intégration de l'IA
Besoin de solutions d'IA axées sur la confidentialité
Souhaitez-vous créer des outils d'IA personnalisés
Vous voulez éviter les coûts d'API pour les services d'IA

La courbe d'apprentissage est étonnamment douce et les résultats sont impressionnants pour une configuration locale.
Questions à la communauté

Quelqu'un d'autre a-t-il créé des applications d'IA locales similaires ?
Quels autres modèles as-tu essayé avec Ollama ?
Comment gérez-vous les cas d’erreur dans vos applications d’IA ?

Faites-le-moi savoir dans les commentaires : je suis particulièrement intéressé par les différents cas d'utilisation et les améliorations !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!