Menerapkan LLM Secara Lokal Menggunakan Ollama: Panduan Utama untuk Pengembangan AI Lokal

Dalam lanskap kecerdasan buatan yang berkembang pesat, kemampuan untuk menjalankan dan menguji model bahasa besar (LLM) secara lokal telah menjadi semakin berharga bagi pengembang, peneliti, dan organisasi yang mencari kontrol, privasi, dan efisiensi biaya yang lebih besar. Ollama berada di garis depan gerakan ini, menawarkan pendekatan yang efisien untuk menyebarkan model sumber terbuka yang kuat pada perangkat keras Anda sendiri. Ketika dipasangkan dengan kemampuan pengujian khusus Apidog untuk titik akhir AI lokal, Anda mendapatkan ekosistem lengkap untuk pengembangan dan debugging AI lokal.

Panduan ini akan memandu Anda melalui seluruh proses pengaturan Ollama, menyebarkan model seperti DeepSeek R1 dan Llama 3.2, dan menggunakan fitur inovatif Apidog untuk menguji dan men-debug titik akhir LLM lokal Anda dengan kejelasan yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Mengapa Menyebarkan Ollama Secara Lokal: Manfaat LLM yang Dihosting Sendiri

Keputusan untuk menyebarkan LLM secara lokal melalui Ollama mewakili perubahan signifikan dalam cara pengembang mendekati integrasi AI. Tidak seperti solusi berbasis cloud yang memerlukan konektivitas internet konstan dan panggilan API yang berpotensi mahal, penyebaran lokal menawarkan beberapa keuntungan yang menarik:

Privasi dan Keamanan: Ketika Anda menyebarkan Ollama secara lokal, semua data tetap berada di perangkat keras Anda. Ini menghilangkan kekhawatiran tentang informasi sensitif yang dikirimkan ke server eksternal, menjadikannya ideal untuk aplikasi yang menangani data rahasia atau beroperasi di industri yang diatur.

Efisiensi Biaya: Layanan LLM berbasis cloud biasanya mengenakan biaya per token atau permintaan. Untuk pengembangan, pengujian, atau aplikasi volume tinggi, biaya ini dapat terakumulasi dengan cepat. Penyebaran lokal melalui Ollama menghilangkan biaya berkelanjutan ini setelah pengaturan awal.

Latensi yang Dikurangi: Model lokal merespons tanpa penundaan transmisi jaringan, menghasilkan waktu inferensi yang lebih cepat. Ini sangat berharga untuk aplikasi yang memerlukan respons waktu nyata atau memproses volume permintaan yang besar.

Kemampuan Offline: Model yang disebarkan secara lokal terus berfungsi tanpa konektivitas internet, memastikan aplikasi Anda tetap beroperasi di lingkungan dengan akses jaringan yang terbatas atau tidak dapat diandalkan.

Kontrol Kustomisasi: Ollama memungkinkan Anda untuk memilih dari berbagai model sumber terbuka dengan kemampuan, ukuran, dan spesialisasi yang berbeda. Fleksibilitas ini memungkinkan Anda untuk memilih model yang sempurna untuk kasus penggunaan spesifik Anda daripada terbatas pada penawaran penyedia.

Kombinasi dari manfaat ini menjadikan Ollama pilihan yang semakin populer bagi pengembang yang ingin mengintegrasikan kemampuan AI ke dalam aplikasi mereka sambil mempertahankan kontrol atas infrastruktur dan data mereka.

Langkah demi Langkah: Menyebarkan Ollama Secara Lokal di Sistem Anda

Menyiapkan Ollama di mesin lokal Anda sangat mudah, terlepas dari sistem operasi Anda. Instruksi berikut akan memandu Anda melalui proses instalasi dan konfigurasi awal:

1. Unduh dan Instal Ollama

Mulailah dengan mengunjungi repositori GitHub resmi Ollama di https://github.com/ollama/ollama. Dari sana:

1. Unduh versi yang sesuai dengan sistem operasi Anda (Windows, macOS, atau Linux)

2. Jalankan penginstal dan ikuti instruksi di layar

3. Selesaikan proses instalasi

Untuk memverifikasi bahwa Ollama telah diinstal dengan benar, buka terminal atau command prompt Anda dan masukkan:

ollama

Jika instalasi berhasil, Anda akan melihat prompt antarmuka baris perintah Ollama muncul, menunjukkan bahwa layanan berjalan dan siap digunakan.

2. Instal Model AI Melalui Ollama

Setelah Ollama diinstal, Anda dapat mengunduh dan menyebarkan berbagai LLM menggunakan perintah sederhana. Sintaks dasar untuk menjalankan model adalah:

ollama run nama_model

Misalnya, untuk menyebarkan Llama 3.2, Anda akan menggunakan:

ollama run llama3.2:1b

Ollama mendukung berbagai model dengan kemampuan dan persyaratan sumber daya yang berbeda. Berikut adalah pilihan opsi populer:

Ketika Anda menjalankan perintah ini, Ollama akan mengunduh model (jika belum ada di sistem Anda) dan kemudian memuatnya ke dalam memori. Indikator kemajuan akan ditampilkan selama proses pengunduhan:

Setelah proses selesai, Anda akan disajikan dengan prompt di mana Anda dapat mulai berinteraksi dengan model.

Untuk sistem dengan sumber daya terbatas, model yang lebih kecil seperti Llama 3.2 (1B) atau Moondream 2 (1.4B) menawarkan kinerja yang baik sambil membutuhkan lebih sedikit memori dan penyimpanan. Sebaliknya, jika Anda memiliki perangkat keras yang kuat, model yang lebih besar seperti Llama 3.1 (405B) atau DeepSeek R1 (671B) memberikan kemampuan yang ditingkatkan dengan biaya konsumsi sumber daya yang lebih besar.

Berinteraksi dengan Model LLM Lokal: Menguji Fungsionalitas Dasar

Setelah menyebarkan model dengan Ollama, Anda dapat segera mulai berinteraksi dengannya melalui antarmuka baris perintah. Interaksi langsung ini menyediakan cara cepat untuk menguji kemampuan dan perilaku model sebelum mengintegrasikannya ke dalam aplikasi Anda.

Interaksi Baris Perintah

Ketika Anda menjalankan model menggunakan perintah ollama run, Anda akan disajikan dengan prompt di mana Anda dapat memasukkan pesan. Misalnya:

ollama run llama3.2:1b
>>> Bisakah Anda memberi tahu saya apa itu NDJSON (Newline Delimited JSON)?

Model akan memproses input Anda dan menghasilkan respons berdasarkan pelatihan dan parameternya. Interaksi dasar ini berguna untuk:

• Menguji pengetahuan dan kemampuan penalaran model
• Mengevaluasi kualitas dan relevansi respons
• Bereksperimen dengan teknik prompting yang berbeda
• Menilai batasan dan kekuatan model

Untuk mengakhiri sesi, tekan Control + D. Anda dapat memulai ulang interaksi kapan saja dengan menjalankan perintah yang sama lagi:

ollama run llama3.2:1b

Menggunakan GUI dan Antarmuka Web

Meskipun baris perintah menyediakan akses langsung ke model Anda, itu mungkin bukan antarmuka yang paling nyaman untuk interaksi yang diperluas. Untungnya, komunitas Ollama telah mengembangkan beberapa antarmuka grafis yang menawarkan pengalaman yang lebih ramah pengguna:

Aplikasi Desktop:

• Ollama Desktop: Aplikasi asli untuk macOS dan Windows yang menyediakan manajemen model dan antarmuka obrolan
• LM Studio: Antarmuka lintas platform dengan integrasi pustaka model yang komprehensif

Antarmuka Web:

• Ollama WebUI: Antarmuka obrolan berbasis browser yang berjalan secara lokal
• OpenWebUI: Dasbor web yang dapat disesuaikan untuk interaksi model dengan fitur tambahan

Antarmuka ini memudahkan untuk mengelola beberapa percakapan, menyimpan riwayat obrolan, dan menyesuaikan parameter model tanpa menghafal opsi baris perintah. Mereka sangat berharga bagi pengguna non-teknis yang perlu berinteraksi dengan LLM lokal tanpa menggunakan terminal.

Debug/Uji API LLM Lokal dengan Apidog: Memvisualisasikan Penalaran AI

Meskipun interaksi dasar melalui baris perintah atau alat GUI sudah cukup untuk penggunaan biasa, pengembang yang mengintegrasikan LLM ke dalam aplikasi memerlukan kemampuan debugging yang lebih canggih. Di sinilah fitur khusus Apidog untuk menguji titik akhir Ollama menjadi sangat berharga.

Memahami Struktur API Ollama

Secara default, Ollama mengekspos API lokal yang memungkinkan interaksi terprogram dengan model yang Anda sebarkan. API ini berjalan di port 11434 dan menyediakan beberapa titik akhir untuk fungsi yang berbeda:

• /api/generate: Menghasilkan penyelesaian untuk prompt yang diberikan
• /api/chat: Menghasilkan respons dalam format percakapan
• /api/embeddings: Membuat penyematan vektor dari teks
• /api/models: Daftar dan kelola model yang tersedia secara lokal

Titik akhir ini menerima payload JSON dengan parameter yang mengontrol perilaku model, seperti suhu, top_p, dan jumlah token maksimum.

Menyiapkan Apidog untuk Pengujian API LLM

Apidog menawarkan kemampuan khusus untuk menguji dan men-debug titik akhir API lokal Ollama, dengan fitur unik yang dirancang khusus untuk bekerja dengan LLM:

1. Unduh dan instal Apidog dari situs web resmi
2. Buat proyek HTTP baru di Apidog

3. Konfigurasikan permintaan pertama Anda ke API Ollama

Untuk pengujian dasar titik akhir, Anda dapat menyalin perintah cURL ini di bilah permintaan Apidog, yang akan mengisi parameter titik akhir secara otomatis, dan klik "Kirim" untuk mengirim permintaan.

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3.2",
  "prompt": "Bisakah Anda memberi tahu saya apa itu NDJSON (Newline Delimited JSON)?"
}'

Fitur Pengujian LLM Unik Apidog

Yang membedakan Apidog untuk menguji titik akhir Ollama adalah kemampuannya untuk secara otomatis menggabungkan konten pesan dan menampilkan respons dalam bahasa alami. Fitur ini sangat berharga saat bekerja dengan model penalaran seperti DeepSeek R1, karena memungkinkan Anda untuk memvisualisasikan proses berpikir model dalam format yang jelas dan mudah dibaca.

Saat menguji respons streaming (dengan mengatur "stream": true), Apidog secara cerdas menggabungkan token yang di-streaming menjadi respons yang koheren, membuatnya jauh lebih mudah untuk mengikuti output model dibandingkan dengan respons API mentah. Kemampuan ini secara dramatis meningkatkan pengalaman debugging, terutama saat:

• Memecahkan masalah kesalahan penalaran: Identifikasi di mana logika model menyimpang dari hasil yang diharapkan
• Mengoptimalkan prompt: Lihat bagaimana formulasi prompt yang berbeda memengaruhi jalur penalaran model
• Menguji skenario kompleks: Amati bagaimana model menangani masalah multi-langkah atau instruksi ambigu

Teknik Pengujian API Tingkat Lanjut

Untuk debugging yang lebih canggih, Apidog mendukung beberapa teknik tingkat lanjut:

1. Eksperimen Parameter

Uji bagaimana parameter yang berbeda memengaruhi output model dengan memodifikasi payload JSON:

{
  "model": "deepseek-r1",
  "prompt": "Jelaskan komputasi kuantum",
  "system": "Anda adalah seorang profesor fisika yang menjelaskan konsep kepada mahasiswa sarjana",
  "temperature": 0.7,
  "top_p": 0.9,
  "top_k": 40,
  "max_tokens": 500
}

2. Pengujian Komparatif

Buat beberapa permintaan dengan prompt identik tetapi model yang berbeda untuk membandingkan respons mereka berdampingan. Ini membantu mengidentifikasi model mana yang berkinerja terbaik untuk tugas tertentu.

3. Verifikasi Penanganan Kesalahan

Sengaja kirim permintaan yang salah format atau parameter yang tidak valid untuk menguji bagaimana aplikasi Anda menangani kesalahan API. Apidog menampilkan respons kesalahan dengan jelas, membuatnya lebih mudah untuk menerapkan penanganan kesalahan yang kuat.

4. Tolok Ukur Kinerja

Gunakan fitur pengaturan waktu respons Apidog untuk mengukur dan membandingkan kinerja model atau konfigurasi parameter yang berbeda. Ini membantu mengoptimalkan kualitas dan kecepatan.

Mengintegrasikan Ollama dengan Aplikasi: Dari Pengujian hingga Produksi

Setelah Anda menyebarkan model secara lokal dengan Ollama dan memverifikasi fungsionalitasnya melalui Apidog, langkah selanjutnya adalah mengintegrasikan model ini ke dalam aplikasi Anda. Proses ini melibatkan membangun komunikasi antara kode aplikasi Anda dan API Ollama.

Pola Integrasi API

Ada beberapa pendekatan untuk mengintegrasikan Ollama dengan aplikasi Anda:

Panggilan API Langsung

Pendekatan paling sederhana adalah membuat permintaan HTTP langsung ke titik akhir API Ollama. Berikut adalah contoh dalam Python:

import requests

def generate_text(prompt, model="llama3.2"):
    response = requests.post(
        "http://localhost:11434/api/generate",
        json={
            "model": model,
            "prompt": prompt,
            "stream": False
        }
    )
    return response.json()["response"]

result = generate_text("Jelaskan konsep rekursi dalam pemrograman")
print(result)

Pustaka Klien

Beberapa pustaka klien yang dikelola komunitas menyederhanakan integrasi dengan berbagai bahasa pemrograman:

• Python: ollama-python atau langchain
• JavaScript/Node.js: ollama.js
• Go: go-ollama
• Ruby: ollama-ruby

Pustaka ini menangani detail komunikasi API, memungkinkan Anda untuk fokus pada logika aplikasi Anda.

Integrasi dengan Kerangka Kerja AI

Untuk aplikasi yang lebih kompleks, Anda dapat mengintegrasikan Ollama dengan kerangka kerja AI seperti LangChain atau LlamaIndex. Kerangka kerja ini menyediakan abstraksi tingkat tinggi untuk bekerja dengan LLM, termasuk:

• Manajemen konteks
• Pengambilan dokumen
• Output terstruktur
• Alur kerja berbasis agen

Menguji Integrasi dengan Apidog

Sebelum menyebarkan aplikasi terintegrasi Anda, penting untuk menguji interaksi API secara menyeluruh. Kemampuan Apidog sangat berharga selama fase ini:

1. Mock panggilan API aplikasi Anda untuk memverifikasi format yang benar
2. Uji kasus ekstrem seperti input panjang atau permintaan yang tidak biasa
3. Verifikasi penanganan kesalahan dengan mensimulasikan kegagalan API
4. Dokumentasikan pola API untuk referensi tim

Dengan menggunakan Apidog untuk memvalidasi integrasi Anda sebelum penyebaran, Anda dapat mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah di awal proses pengembangan, yang mengarah ke aplikasi yang lebih kuat.

Mengoptimalkan Kinerja LLM Lokal: Menyeimbangkan Kualitas dan Kecepatan

Menjalankan LLM secara lokal memperkenalkan pertimbangan seputar optimasi kinerja yang tidak ada saat menggunakan layanan berbasis cloud. Menemukan keseimbangan yang tepat antara kualitas respons dan pemanfaatan sumber daya sistem sangat penting untuk pengalaman pengguna yang lancar.

Pertimbangan Perangkat Keras

Kinerja model yang disebarkan secara lokal sangat bergantung pada spesifikasi perangkat keras Anda:

• RAM: Model yang lebih besar membutuhkan lebih banyak memori (misalnya, model parameter 7B biasanya membutuhkan RAM 8-16GB)
• GPU: Meskipun tidak diperlukan, GPU khusus secara dramatis mempercepat inferensi
• CPU: Model dapat berjalan hanya pada CPU, tetapi respons akan lebih lambat
• Penyimpanan: Penyimpanan SSD cepat meningkatkan waktu pemuatan model

Untuk pengembangan dan pengujian, bahkan perangkat keras kelas konsumen dapat menjalankan model yang lebih kecil secara efektif. Namun, penyebaran produksi mungkin memerlukan sistem yang lebih kuat, terutama untuk menangani beberapa permintaan bersamaan.

Strategi Pemilihan Model

Memilih model yang tepat melibatkan penyeimbangan beberapa faktor:

Strategi umum adalah menggunakan model yang berbeda untuk skenario yang berbeda dalam aplikasi yang sama. Misalnya:

• Model kecil dan cepat untuk interaksi waktu nyata
• Model yang lebih besar dan lebih mampu untuk tugas penalaran yang kompleks
• Model khusus untuk fungsi khusus domain

Optimasi Parameter API

Menyesuaikan parameter API dapat secara signifikan memengaruhi kinerja dan kualitas output:

• Suhu: Nilai yang lebih rendah (0.1-0.4) untuk respons faktual, nilai yang lebih tinggi (0.7-1.0) untuk konten kreatif
• Top_p/Top_k: Sesuaikan untuk mengontrol keragaman respons
• Max_tokens: Batasi untuk mencegah respons yang terlalu panjang
• Num_ctx: Sesuaikan ukuran jendela konteks berdasarkan kebutuhan Anda

Kemampuan pengujian Apidog sangat berharga untuk bereksperimen dengan parameter ini dan mengamati efeknya pada kualitas respons dan waktu pembuatan.

Memecahkan Masalah Umum Saat Menguji API Ollama

Bahkan dengan pengaturan dan konfigurasi yang cermat, Anda mungkin menghadapi tantangan saat bekerja dengan LLM yang disebarkan secara lokal. Berikut adalah solusi untuk masalah umum, bersama dengan bagaimana Apidog dapat membantu mendiagnosis dan menyelesaikannya:

Masalah Koneksi

Masalah: Tidak dapat terhubung ke titik akhir API Ollama

Solusi:

• Verifikasi Ollama berjalan dengan ollama list
• Periksa apakah port (11434) diblokir oleh firewall
• Pastikan tidak ada layanan lain yang menggunakan port yang sama

Menggunakan Apidog: Uji konektivitas dasar dengan permintaan GET sederhana ke http://localhost:11434/api/version

Kegagalan Pemuatan Model

Masalah: Model gagal dimuat atau macet selama operasi

Solusi:

• Pastikan sistem Anda memenuhi persyaratan memori model
• Coba model yang lebih kecil jika sumber daya terbatas
• Periksa ruang disk untuk unduhan model

Menggunakan Apidog: Pantau waktu respons dan pesan kesalahan untuk mengidentifikasi batasan sumber daya

Respons yang Tidak Konsisten

Masalah: Model menghasilkan respons yang tidak konsisten atau tidak terduga

Solusi:

• Tetapkan nilai seed tetap untuk output yang dapat direproduksi
• Sesuaikan suhu dan parameter pengambilan sampel
• Sempurnakan prompt Anda dengan instruksi yang lebih spesifik

Menggunakan Apidog: Bandingkan respons di beberapa permintaan dengan parameter yang berbeda untuk mengidentifikasi pola

Masalah Respons Streaming

Masalah: Kesulitan menangani respons streaming di aplikasi Anda

Solusi:

• Gunakan pustaka yang sesuai untuk menangani peristiwa yang dikirim server
• Terapkan buffering yang tepat untuk akumulasi token
• Pertimbangkan untuk menggunakan "stream": false untuk integrasi yang lebih sederhana

Menggunakan Apidog: Visualisasikan respons streaming dalam format yang mudah dibaca untuk memahami output lengkap

Mempersiapkan Pengembangan LLM Lokal Anda untuk Masa Depan

Bidang AI dan model bahasa besar berkembang dengan kecepatan yang luar biasa. Tetap mengikuti model, teknik, dan praktik terbaik baru sangat penting untuk mempertahankan penyebaran LLM lokal yang efektif.

Tetap Mengikuti Rilis Model

Ollama secara teratur menambahkan dukungan untuk model baru saat tersedia. Untuk tetap diperbarui:

• Ikuti repositori GitHub Ollama
• Jalankan ollama list secara berkala untuk melihat model yang tersedia
• Uji model baru saat dirilis untuk mengevaluasi kemampuannya

Mengembangkan Metodologi Pengujian

Saat model menjadi lebih canggih, pendekatan pengujian juga harus berkembang. Fitur khusus Apidog untuk menguji titik akhir LLM memberikan beberapa keuntungan:

Visualisasi respons bahasa alami: Tidak seperti alat pengujian API standar yang menampilkan JSON mentah, Apidog secara otomatis menggabungkan konten yang di-streaming dari titik akhir Ollama dan menyajikannya dalam format yang mudah dibaca, sehingga memudahkan untuk mengevaluasi output model.

Analisis proses penalaran: Saat menguji model penalaran seperti DeepSeek R1, Apidog memungkinkan Anda untuk memvisualisasikan proses berpikir model langkah demi langkah, membantu mengidentifikasi kesalahan logis atau kesenjangan penalaran.

Alur kerja pengujian komparatif: Buat koleksi prompt serupa untuk secara sistematis menguji bagaimana model atau pengaturan parameter yang berbeda memengaruhi respons, memungkinkan pemilihan model berbasis data.

Kemampuan ini mengubah proses pengujian dari latihan teknis menjadi evaluasi yang bermakna dari perilaku dan kinerja model.

Mengintegrasikan Ollama ke dalam Alur Kerja Pengembangan

Untuk pengembang yang mengerjakan aplikasi bertenaga AI, mengintegrasikan Ollama ke dalam alur kerja pengembangan yang ada menciptakan lingkungan yang lebih efisien dan produktif.

Manfaat Pengembangan Lokal

Mengembangkan model yang disebarkan secara lokal menawarkan beberapa keuntungan:

• Iterasi cepat: Uji perubahan segera tanpa menunggu panggilan API ke layanan jarak jauh
• Pengembangan offline: Terus bekerja bahkan tanpa konektivitas internet
• Lingkungan pengujian yang konsisten: Hilangkan variabel yang diperkenalkan oleh kondisi jaringan atau perubahan layanan
• Eksperimen gratis: Uji secara ekstensif tanpa menimbulkan biaya penggunaan

Integrasi CI/CD

Untuk tim yang mengadopsi praktik integrasi dan penyebaran berkelanjutan, Ollama dapat dimasukkan ke dalam pipeline pengujian otomatis:

1. Pengujian prompt otomatis: Verifikasi bahwa model menghasilkan output yang diharapkan untuk prompt standar
2. Deteksi regresi: Identifikasi perubahan dalam perilaku model saat memperbarui ke versi yang lebih baru
3. Tolok ukur kinerja: Lacak waktu respons dan penggunaan sumber daya di seluruh build
4. Validasi lintas model: Pastikan logika aplikasi berfungsi dengan benar dengan model yang berbeda

Kemampuan pengujian API Apidog dapat diintegrasikan ke dalam alur kerja ini melalui antarmuka CLI dan fitur otomatisasinya, memungkinkan pengujian komprehensif tanpa intervensi manual.

Aplikasi Dunia Nyata: Studi Kasus dalam Penyebaran LLM Lokal

Fleksibilitas LLM yang disebarkan secara lokal melalui Ollama memungkinkan berbagai aplikasi di berbagai domain. Berikut adalah beberapa contoh dunia nyata tentang bagaimana organisasi memanfaatkan teknologi ini:

Asisten Dokumentasi Perawatan Kesehatan

Praktik medis menerapkan sistem LLM lokal untuk membantu dokumentasi pasien. Dengan menyebarkan Ollama dengan model Mistral di server yang aman dan terisolasi, mereka membuat sistem yang:

• Menghasilkan ringkasan terstruktur dari catatan dokter
• Menyarankan kode medis yang sesuai untuk penagihan
• Mengidentifikasi informasi yang hilang dalam catatan pasien

Penyebaran lokal memastikan data pasien tidak pernah meninggalkan jaringan aman mereka, mengatasi persyaratan privasi yang kritis sambil meningkatkan efisiensi dokumentasi.

Pembuatan Konten Pendidikan

Perusahaan teknologi pendidikan menggunakan LLM yang disebarkan secara lokal untuk menghasilkan materi pembelajaran yang dipersonalisasi. Sistem mereka:

• Membuat soal latihan yang disesuaikan dengan kebutuhan siswa individu
• Menghasilkan penjelasan pada tingkat kompleksitas yang sesuai
• Menghasilkan pertanyaan pilihan ganda dengan pengalih perhatian yang masuk akal

Dengan menjalankan Ollama dengan model yang berbeda yang dioptimalkan untuk mata pelajaran yang berbeda, mereka mempertahankan pembuatan konten berkualitas tinggi sambil mengendalikan biaya.

Dukungan Pelanggan Multibahasa

Platform e-commerce global menyebarkan Ollama dengan model khusus bahasa untuk meningkatkan sistem dukungan pelanggan mereka. Penyebaran lokal:

• Menganalisis tiket dukungan masuk dalam berbagai bahasa
• Menyarankan respons yang sesuai untuk agen dukungan
• Mengidentifikasi masalah umum untuk peningkatan basis pengetahuan

Menggunakan Apidog untuk menguji dan menyempurnakan interaksi API memastikan kinerja yang konsisten di berbagai bahasa dan jenis kueri.

Menskalakan Penyebaran LLM Lokal: Dari Pengembangan hingga Produksi

Saat proyek berpindah dari pengembangan awal ke penyebaran produksi, pertimbangan seputar penskalaan dan keandalan menjadi semakin penting.

Kontainerisasi dan Orkestrasi

Untuk lingkungan produksi, mengontainerisasi penyebaran Ollama dengan Docker memberikan beberapa manfaat:

• Lingkungan yang konsisten: Pastikan konfigurasi identik di seluruh pengembangan dan produksi
• Penyebaran yang disederhanakan: Paket model dan dependensi bersama-sama
• Isolasi sumber daya: Cegah perebutan sumber daya dengan aplikasi lain
• Penskalaan horizontal: Sebarkan beberapa instance untuk menangani peningkatan beban

Contoh konfigurasi Docker Compose mungkin terlihat seperti:

version: '3'
services:
  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    ports:
      - "11434:11434"
    volumes:
      - ollama_models:/root/.ollama
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 16G
        reservations:
          memory: 8G

volumes:
  ollama_models:

Penyeimbangan Beban dan Ketersediaan Tinggi

Untuk aplikasi yang membutuhkan ketersediaan tinggi atau menangani lalu lintas yang signifikan:

1. Sebarkan beberapa instance Ollama dengan konfigurasi model yang identik
2. Terapkan penyeimbang beban (seperti NGINX atau HAProxy) untuk mendistribusikan permintaan
3. Siapkan pemeriksaan kesehatan untuk mendeteksi dan mengarahkan di sekitar instance yang gagal
4. Terapkan caching untuk kueri umum untuk mengurangi beban model

Pemantauan dan Observabilitas

Pemantauan komprehensif sangat penting untuk penyebaran produksi:

• Pemanfaatan sumber daya: Lacak penggunaan memori, CPU, dan GPU
• Waktu respons: Pantau latensi