Créer un LLM personnalisé avec Ollama en 2 minutes

L'intelligence artificielle générative est une véritable préoccupation et un enjeu stratégique à la fois pour les entreprises mais aussi pour les entités gouvernementales.

Avec l'arrivée de ChatGPT, de nombreuses solutions ont vu le jour : Gemini ou encore Mistral par exemple.

Le problème vient du fait :

• que l'accès à ces services peut engendrer des coûts très élevés en cas d'utilisation assez intensive ;
• qu'on ne sait pas ce que ces services font de nos données personnelles ;
• que nos données transitent forcément par une connexion internet ;
• et que nous sommes obligés de subir les pannes qui se produisent sur ces services.

Heureusement, une alternative existe pour pallier à ces problèmes : Ollama.

C'est quoi Ollama ?

Ollama est un projet relativement récent, né de la volonté de simplifier l’utilisation des modèles de langage (qu'on appelle partout LLMs pour Large Language Model) en permettant leur exécution directement sur des machines locales, plutôt que de les héberger sur des serveurs cloud.

L’idée derrière Ollama est de rendre les modèles de langage plus accessibles aux développeurs tout en respectant les préoccupations croissantes liées à la confidentialité des données.

Grâce à Ollama, toutes vos données sont stockées en local (donc sur votre ordinateur). Vous pourrez également ajuster les modèles de langage facilement selon vos besoins.

Adieu les abonnements aux services en ligne ! 😁

Installer Ollama

Pour installer Ollama, commençons par elle sur le site officiel.

Il vous suffit de cliquer sur le gros bouton "Download". Vous ne devriez pas avoir de mal à le trouver. 😉

Choissisez votre système d'exploitation et c'est parti !

Si vous êtes sur Mac ou Windows

Un fichier devrait maintenant se télécharger sur votre ordinateur : ouvrez-le et installer ce qu'on vous demande.

Si tout est bon voici ce que vous devriez voir.

Un message vous demandera d'installer une commande > Ollama cliquez juste sur Install.

Bravo ! Vous avez installé Ollama !

Si vous êtes sur Linux

Ouvrez votre terminal et tapez :

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Vous devriez désormais pouvoir utiliser la commande Ollama !

Lancer une instance Ollama

Maintenant que Ollama est installé sur notre ordinateur, démarrons une première instance !

Pour démarrer notre première instance, il faut déjà comprendre ce que nous allons faire.

Nous allons commencer par utiliser le modèle de langage de Facebook : Llama dans sa version 3.1 (la toute dernière version).

Si cela ne vous dit rien, ce modèle de langage est tout simplement le nec plus ultra des modèles de langage, classé même devant ChatGPT d'OpenAI dans plusieurs classements selon ses configurations. D'ailleurs, il est en open-source.

Maintenant qu'on a toute votre attention : c'est parti. 🙃

Lancer le modèle Llama 3.1

Pour lancer un modèle de language, nous allons utilise la commande suivante :

ollama run <nom du modèle>

Dans <nom du modèle> vous avez la possibilité de choisir dans cette immense liste de modèles de language pris en charge par Ollama.

Nous allons travailler avec Llama3.1 voici ce que nous allons taper dans notre terminal :

ollama run llama3.1

Le téléchargement du modèle Llama3.1 est normalement maintenant réalisé après quelques minutes si vous avez la fibre optique. Le modèle pèse 4.7GB.

Utiliser le modèle Llama 3.1

Maintenant que notre modèle est prêt à nous répondre, tentons de lui poser une question !

>>> Quelle est la réponse du mystère de la vie ?
La question "la réponse au mystère de la vie" est profondément complexe et sujet à interprétations diverses, en fonction des cadres philosophiques, scientifiques et spirituels. Cependant, plusieurs perspectives sont couramment discutées...

J'espérais 42 comme message, tant pis !

Utiliser le modèle Llama 3.1 via une API REST

Il est aussi possible d'utiliser le modèle Llama 3.1 avec une API directement. Pour cela, il nous faut mettre en place dans une première étape notre serveur local : ce que nous allons voir nous permettra aussi de créer votre modèle directement sur votre serveur de production.

Lancer le serveur Ollama

Pour lancer notre serveur, il suffit de taper la commande suivante :

ollama serve

Votre serveur devrait désormais être ouvert avec tout un tas de messages vous présentant quelques informations que vous pouvez choisir totalement d'ignorer.

Utiliser l'API REST pour Ollama

Maintenant ouvrons un nouveau terminal est utilisons l'outil curl pour envoyer une requête sur notre nouveau serveur Ollama :

curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3.1",
  "prompt": "Salut comment que ça va ?",
  "stream": false
}'

Pour notre requête nous faisons une demande sur une adresse qui a été générée par notre serveur avec trois paramètres bien précis à l'intérieur :

• model - Notre modèle à utiliser
• prompt - Notre demande
• stream - Quand cette propriété est sur true nous recevons uniquement un objet avec notre réponse. Si nous mettons sur false nous recevons à la place un objet avec des informations sur les contextes qui ont été utilisé par notre modèle en plus du message de celui-ci.

Vous devriez avoir un objet sous format JSON que vous pourrez utiliser dans vos projets.

Personnaliser Llama 3.1 à nos besoins

Vous pensiez que c'était tout ? Allons ! Pas avec Believemy. 😗

Nous allons désormais apprendre à personnaliser le modèle Llama à nos besoins. Pour ce faire rien de plus simple surtout si vous connaissez déjà Docker.

Créer un fichier Modelfile

Afin d'arriver enfin à personnaliser notre modèle de language, nous allons devoir créer un fichier Modelfile qui ressemble beaucoup aux fichiers Dockerfile par exemple.

Ouvrez donc votre éditeur de code habituel ou si vous ne savez pas ce que c'est, ouvrez bloc-note (je n'aurai jamais pensé dire ça un jour sur Believemy 👀).

Créons le fichier Modelfile (sans extension) :

FROM llama3

PARAMETER temperature 3

SYSTEM """
You respond in french. Behave like if you were Steve Jobs and always say at the end of yours messages "Steve Jobs."
"""

Plusieurs explications :

• FROM - notre modèle qu'on souhaite utiliser
• PARAMETER temperature - plus la valeur est élevée, plus le modèle de language sera cohérent. Plus la valeur est faible (disons 1 par exemple) plus elle sera créative et totalement imprédictible.
• SYSTEM - On place ici des choses qu'on souhaite que le modèle de language connaisse pour chaque message qu'on lui donnera. En quelque sorte, c'est comme si nous faisions son éducation. ✨

Créer un nouveau modèle

Nous pouvons désormais ajouter notre propre modèle (LLama version personnalisé).

ollama create steve -f ./Modelfile

Voici que nous faisons :

• create - On crée un nouveau modèle
• steve - On lui donne son nom (choisissez celui que vous préférez)
• -f - On indique qu'on donnera une adresse vers un fichier
• ./Modelfile - On donne l'adresse

Bien entendu vous remplacerez avec le chemin vers votre fichier pour que cette commande puisse fonctionner.

Utiliser un modèle Ollama personnalisé

Nous pouvons enfin utiliser notre nouveau modèle ! Vous vous souvenez de la commande n'est-ce pas ? 😉

ollama run steve

N'est-ce que pas incroyable ? 🥲

Il est également possible d'utiliser l'API REST.

curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "steve",
  "prompt": "Salut comment que ça va ?",
  "stream": false
}'

Conclusion

L'univers des possibles est gigantesque ! Amusez-vous bien avec Ollama ! Cet mini-formation tutoriel a été très agréable a créer pour vous, si vous l'avez apprécié, n'hésitez pas à le partager sur vos réseaux et à tagguer Believemy ou moi-même pour qu'on puisse commenter votre partage !

En attendant, si vous voulez discuter LLM, je vous attends sur notre salon Discord privé.

Peace ! 😉

Steve Jobs. (🙃)