Di recente, esaminando le migliori opzioni per eseguire modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) direttamente su un computer locale, Ollama si è dimostrata la soluzione più efficiente, offrendo una flessibilità senza pari. Ollama, uno strumento open source sviluppato da Jeffrey Morgan, sta cambiando il modo in cui gli appassionati gestiscono i LLM sui loro computer.
Con un’interfaccia intuitiva e la capacità di supportare modelli popolari come LLaMA 2 e Mistral, Ollama è una scelta facile per chi desidera esplorare i LLM in modo sicuro, economico ed efficiente. Questo strumento consente agli utenti di sfruttare la potenza dei modelli di intelligenza artificiale avanzati senza dover dipendere da servizi cloud o hardware costosi.
Anche se Ollama si è dimostrata la soluzione più veloce per eseguire LLM su un terminale locale, ha anche una GUI disponibile, anche se richiede alcuni passaggi aggiuntivi.
Ollama offre accesso a una vasta gamma di LLM disponibili nella sua libreria, che possono essere scaricati con un unico comando e utilizzati immediatamente. Questo è particolarmente utile per gli utenti che preferiscono lavorare tramite il terminale e desiderano risposte rapide senza dover passare a un browser.
Durante i test su Linux, Ollama ha dimostrato di essere sorprendentemente efficiente, prendendo in carico l’installazione dei driver GPU senza richiedere passaggi aggiuntivi. Il programma di installazione su macOS è stato considerato il più user-friendly tra le diverse piattaforme.
Tuttavia, se desideri utilizzare Ollama con una GUI, è possibile farlo utilizzando Open Web UI, anche se richiede l’installazione tramite Docker, il che potrebbe essere complicato per alcuni utenti.
Unico svantaggio notato è stata la mancanza di documentazione ufficiale su come utilizzare i LLM una volta scaricati tramite Ollama.
Complessivamente, Ollama si è rivelata flessibile e veloce, offrendo risposte rapide e la possibilità di utilizzare una GUI se necessario. Tuttavia, è importante monitorare le risorse di sistema per evitare problemi di caricamento dei modelli.