Ollama - 맞춤 모델 - llama
올라마 라이브러리를 가져옵니다.
import ollama
커스텀 모델을 구성하는 클래스를 생성하세요.
방법:
- init: 이름, 시스템, 온도 등의 속성으로 모델을 초기화합니다.
- name_custom: 사용자 정의 이름을 반환합니다.
- get_description: ModelFile 구조를 생성합니다.
class ModelFile: def __init__(self, model: str, name_custom: str, system: str, temp: float = 0.1) -> None: self.__model = model self.__name_custom = name_custom self.__system = system self.__temp = temp @property def name_custom(self): return self.__name_custom def get_description(self): return ( f"FROM {self.__model}\n" f"SYSTEM {self.__system}\n" f"PARAMETER temperature {self.__temp}\n" )
- 사용 가능한 모든 모델을 나열하는 함수를 만듭니다.
- 출력: ollama에 등록된 모델 목록을 반환합니다.
def ollama_list() -> None: response_ollama = ollama.list() return response_ollama['models']
전달된 구성을 기반으로 사용자 정의 모델을 구축하는 함수를 만듭니다.
def ollama_build(custom_config: ModelFile) -> None: ollama.create( model=custom_config.name_custom, modelfile=custom_config.get_description() )
커스텀 모델이 존재하는지 확인하는 함수를 만들어 보세요.
def check_custom_model(name_model) -> None: models = ollama_list() models_names = [model['name'] for model in models] if f'{name_model}:latest' in models_names: print('Exists') else: raise Exception('Model does not exists')
제공된 템플릿과 프롬프트를 기반으로 응답을 생성하는 함수를 만듭니다.
def ollama_generate(name_model, prompt) -> None: response_ollama = ollama.generate( model=name_model, prompt=prompt ) print(response_ollama['response'])
이름으로 모델을 삭제하는 기능을 만듭니다.
def ollama_delete(name_model) -> None: ollama.delete(name_model)
모델 구축, 검증, 사용 단계를 주문하는 함수를 만듭니다.
def main(custom_config: ModelFile, prompt) -> None: ollama_build(custom_config) check_custom_model(custom_config.name_custom) ollama_generate(custom_config.name_custom, prompt) # ollama_delete(custom_config.name_custom)
프롬프트를 설정하고 모델 파일 템플릿을 구성합니다.
입력:
- 모델: llama3.2
- 사용자 정의 이름: xeroxvaldo_sharopildo
- 시스템: 스마트 애니메이션 도우미.
출력: 기본 기능을 실행하여 모델을 생성하고 모델 존재 여부를 확인한 후 프롬프트에 대한 응답을 생성합니다.
if __name__ == "__main__": prompt: str = 'Who is Naruto Uzumaki ?' MF: ModelFile = ModelFile( model='llama3.2', name_custom='xeroxvaldo_sharopildo', system='You are very smart assistant who knows everything about Anime', ) main(MF, prompt)
출력:
우즈마키 나루토는 키시모토 마사시가 제작한 일본 인기 만화 및 애니메이션 시리즈 '나루토'의 주인공입니다. 나뭇잎 마을의 젊은 닌자로, 마을의 리더인 호카게를 꿈꾸는 소년입니다.
나루토는 결단력, 용기, 강한 정의감으로 유명합니다. 그는 구미 차크라(자신이 가지고 있는 강력한 에너지)를 사용하여 신체 능력을 향상시키는 독특한 닌자 스타일로도 유명합니다.
시리즈 전반에 걸쳐 나루토는 여러 마을의 다른 닌자는 물론 아카츠키 멤버와 Ten-Tails의 진추리키와 같은 강력한 적들을 포함하여 수많은 도전과 적들에 직면합니다. 수많은 좌절과 실패에도 불구하고 나루토는 도전을 극복할 때마다 인내하고 더욱 강해집니다.
나루토가 우정, 희생, 닌자의 진정한 의미에 대한 귀중한 교훈을 배우면서 캐릭터 성장은 시리즈의 중심 주제입니다. 그의 팀원인 하루노 사쿠라, 우치하 사스케와의 관계는 그의 성격과 성장을 형성하는 데 특히 중요합니다.
나루토 시리즈는 원작 "나루토" 편(2002-2007)과 "나루토 질풍전" 편(2007-2014)의 두 가지 주요 편으로 구성됩니다. 후자는 첫 번째 호의 연속이며 나루토는 이제 더 오래되고 더 강력해졌습니다.
전체적으로 우즈마키 나루토는 전 세계 수백만 명의 마음을 사로잡은 상징적인 애니메이션 캐릭터입니다. 그의 감동적인 스토리와 기억에 남는 성격 덕분에 그는 애니메이션 역사상 가장 사랑받는 캐릭터 중 한 명이 되었습니다!
import ollama
참고자료
- 올라마
- 이 프로젝트를 노트에 남겨두세요
- 올라마 모델 커스텀
저자의 메모
여기까지 읽어주셔서 진심으로 감사드립니다. 좋아요와 공유해주시면 정말 감사하겠습니다. 마음에 들지 않으셨다면 게시물이 마음에 드셨는지 모르겠습니다. 이렇게 하면 내 게시물을 개선해야 할 부분을 알 수 있게 됩니다. 감사합니다.
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저자 소개:

sc0v0ne
나에 대해 좀 더...
정보 시스템 학사를 졸업하고 대학에서 다양한 기술을 접했습니다. 그 과정에서 저는 인공 지능 과정을 수강했고, 그곳에서 처음으로 기계 학습과 Python을 접하게 되었습니다. 이를 통해 이 분야에 대해 배우고 싶은 열정이 생겼습니다. 현재 저는 머신러닝과 딥러닝 분야에서 커뮤니케이션 소프트웨어를 개발하고 있습니다. 그 과정에서 제가 공부하고 있는 주제에 대한 게시물을 작성하고 다른 사용자에게 도움이 되도록 공유하는 블로그를 만들었습니다.
현재 TensorFlow와 컴퓨터 비전을 배우고 있습니다
호기심 : 커피를 좋아해요
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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
