วิธีรัน EXAONE Deep ในเครื่องของคุณโดยใช้ Ollama

การรันโมเดล AI ขั้นสูงในเครื่องกลายเป็นโซลูชันที่ใช้งานได้จริงสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัยที่ต้องการความเร็ว ความเป็นส่วนตัว และการควบคุม EXAONE Deep ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่สร้างสรรค์สำหรับการอนุมานจาก LG AI Research เก่งในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในด้านคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ และการเขียนโค้ด ด้วยการใช้ Ollama ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ออกแบบมาเพื่อปรับใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่บนฮาร์ดแวร์ในเครื่อง คุณสามารถติดตั้ง EXAONE Deep บนเครื่องของคุณเองได้อย่างง่ายดาย

💡

เพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ของคุณด้วย Apidog
การทำงานกับโมเดล AI เช่น EXAONE Deep มักเกี่ยวข้องกับการรวม API Apidog เป็นเครื่องมือฟรีและทรงพลังที่ทำให้การทดสอบและแก้ไขข้อบกพร่อง API เป็นเรื่องง่าย ดาวน์โหลด Apidog วันนี้เพื่อปรับปรุงการพัฒนาของคุณและรับประกันการสื่อสารที่ราบรื่นกับการตั้งค่า AI ในเครื่องของคุณ

button

มาเจาะลึกกระบวนการกัน

EXAONE Deep และ Ollama คืออะไร

ก่อนที่เราจะดำเนินการต่อ มาทำความเข้าใจกันว่า EXAONE Deep และ Ollama คืออะไร และเหตุใดจึงมีความสำคัญ

EXAONE Deep เป็นโมเดล AI ที่ล้ำสมัยซึ่งพัฒนาโดย LG AI Research ซึ่งแตกต่างจากโมเดลภาษาทั่วไป เป็น AI สำหรับการอนุมาน หมายความว่าเน้นที่การให้เหตุผลและการแก้ปัญหา มันสร้างสมมติฐาน ตรวจสอบ และให้คำตอบสำหรับคำถามที่ซับซ้อนในสาขาต่างๆ เช่น คณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ และการเขียนโปรแกรมโดยอัตโนมัติ สิ่งนี้ทำให้เป็นสินทรัพย์ที่มีค่าสำหรับทุกคนที่รับมือกับความท้าทายทางเทคนิค

ในขณะเดียวกัน Ollama เป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สที่ช่วยให้คุณรันโมเดลภาษาขนาดใหญ่ รวมถึง EXAONE Deep บนเครื่องของคุณได้ มันใช้ containerization เพื่อจัดการการพึ่งพาและทรัพยากรของโมเดล ทำให้กระบวนการปรับใช้ง่ายขึ้น ด้วยการรัน EXAONE Deep ในเครื่องด้วย Ollama คุณจะได้รับข้อดีหลายประการ:

ความเป็นส่วนตัว: ข้อมูลของคุณจะอยู่ในอุปกรณ์ของคุณ หลีกเลี่ยงการเปิดเผยบนคลาวด์
ความเร็ว: การประมวลผลในเครื่องช่วยลดเวลาแฝงจากการเรียกใช้เครือข่าย
ความยืดหยุ่น: คุณควบคุมการตั้งค่าและสามารถปรับแต่งได้ตามต้องการ

ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการรัน EXAONE Deep ในเครื่อง

ในการรัน EXAONE Deep ในเครื่อง ระบบของคุณต้องเป็นไปตามมาตรฐานฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์บางอย่าง เนื่องจากนี่คือโมเดล AI ที่ใช้ทรัพยากรมาก การตั้งค่าที่เหมาะสมจึงมีความสำคัญ นี่คือสิ่งที่คุณต้องการ:

ข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์

RAM: อย่างน้อย 16GB ยิ่งมีมากยิ่งดีเพื่อประสิทธิภาพที่ราบรื่นยิ่งขึ้น
GPU: NVIDIA GPU เฉพาะที่มี VRAM อย่างน้อย 8GB สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าโมเดลทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจาก EXAONE Deep อาศัยการเร่งความเร็ว GPU สำหรับงานอนุมาน
Storage: พื้นที่ว่างเพียงพอ (20-50GB) สำหรับจัดเก็บโมเดลและการพึ่งพา

ข้อกำหนดด้านซอฟต์แวร์

Operating System: Linux หรือ macOS Windows อาจใช้งานได้แต่ต้องใช้ขั้นตอนเพิ่มเติม Linux/macOS จึงเป็นตัวเลือกที่แนะนำ
Internet: การเชื่อมต่อที่เสถียรเพื่อดาวน์โหลด Ollama และโมเดล EXAONE Deep

เมื่อมีสิ่งเหล่านี้พร้อม คุณก็พร้อมที่จะติดตั้ง Ollama และเริ่มรัน EXAONE Deep มาเปลี่ยนไปสู่กระบวนการติดตั้งกัน

การติดตั้ง Ollama บนระบบของคุณ

Ollama เป็นประตูสู่การรัน EXAONE Deep ในเครื่อง และการติดตั้งนั้นง่ายดาย ทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อตั้งค่า:

ดาวน์โหลด Ollama:

ไปที่ เว็บไซต์ Ollama และรับไบนารีสำหรับ OS ของคุณ

อีกทางเลือกหนึ่ง สำหรับ Linux หรือ macOS ให้ใช้คำสั่งเทอร์มินัลนี้:

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

สคริปต์นี้จะทำให้การดาวน์โหลดและการตั้งค่าเป็นไปโดยอัตโนมัติ

ตรวจสอบการติดตั้ง:

หลังจากติดตั้งแล้ว ให้ตรวจสอบว่า Ollama ทำงานโดยการรัน:

ollama --version

คุณควรเห็นหมายเลขเวอร์ชัน (เช่น 0.1.x) หากไม่เป็นเช่นนั้น ให้ตรวจสอบการติดตั้งของคุณอีกครั้ง หรือปรึกษา Ollama GitHub เพื่อขอความช่วยเหลือ

เมื่อติดตั้ง Ollama แล้ว คุณก็พร้อมที่จะดาวน์โหลดและรัน EXAONE Deep มาทำสิ่งนั้นกันเลย

การตั้งค่าและรัน EXAONE Deep ด้วย Ollama

ตอนนี้ Ollama พร้อมแล้ว มาทำให้ EXAONE Deep ทำงานกัน ซึ่งเกี่ยวข้องกับการดาวน์โหลดโมเดลและเปิดใช้งานในเครื่อง

ขั้นตอนที่ 1: ดาวน์โหลดโมเดล EXAONE Deep

Ollama โฮสต์ EXAONE Deep ในไลบรารีโมเดลของตัวเอง ในการดึงข้อมูลไปยังเครื่องของคุณ ให้รัน:

ollama pull exaone-deep

คำสั่งนี้จะดึงไฟล์โมเดล ขึ้นอยู่กับความเร็วอินเทอร์เน็ตของคุณและขนาดของโมเดล (ซึ่งอาจมีขนาดหลายกิกะไบต์) อาจใช้เวลาสองสามนาที ดูเทอร์มินัลเพื่อดูความคืบหน้า

ขั้นตอนที่ 2: เปิดใช้งานโมเดล

เมื่อดาวน์โหลดแล้ว ให้เริ่ม EXAONE Deep ด้วย:

ollama run exaone-deep

คำสั่งนี้จะเปิดใช้งานโมเดล และ Ollama จะเปิดเซิร์ฟเวอร์ในเครื่อง คุณจะเห็นพรอมต์ที่คุณสามารถพิมพ์คำถามหรือคำสั่งได้ ตัวอย่างเช่น:

> แก้สมการ 2x + 3 = 7

โมเดลจะประมวลผลและส่งคืนคำตอบ (เช่น x = 2)

ขั้นตอนที่ 3: ปรับแต่งการตั้งค่า (ไม่บังคับ)

Ollama ช่วยให้คุณปรับแต่งวิธีการรัน EXAONE Deep ตัวอย่างเช่น:

GPU Layers: ปิดการคำนวณไปยัง GPU ของคุณด้วยแฟล็กเช่น --num-gpu-layers
Memory Limits: ปรับการใช้งาน RAM หากจำเป็น
ตรวจสอบ เอกสาร Ollama สำหรับรายละเอียด เนื่องจากตัวเลือกเหล่านี้ขึ้นอยู่กับฮาร์ดแวร์ของคุณ

ณ จุดนี้ EXAONE Deep พร้อมใช้งานแล้ว อย่างไรก็ตาม การพิมพ์พรอมต์ในเทอร์มินัลไม่ใช่หนทางเดียวในการใช้งาน ในขั้นตอนถัดไป เราจะสำรวจวิธีโต้ตอบกับมันผ่านทางโปรแกรมโดยใช้ API—และวิธีที่ Apidog เหมาะสม

การใช้ Apidog เพื่อโต้ตอบกับ EXAONE Deep

สำหรับนักพัฒนาที่สร้างแอปพลิเคชัน การเข้าถึง EXAONE Deep ผ่าน API นั้นใช้งานได้จริงมากกว่าบรรทัดคำสั่ง โชคดีที่ Ollama มี RESTful API เมื่อคุณรันโมเดล นี่คือที่ที่ Apidog ซึ่งเป็นเครื่องมือทดสอบ API กลายเป็นสิ่งล้ำค่า

ทำความเข้าใจเกี่ยวกับ Ollama API

เมื่อคุณเปิดใช้งาน EXAONE Deep ด้วย ollama run exaone-deep มันจะเปิดเซิร์ฟเวอร์ในเครื่อง โดยทั่วไปที่ http://localhost:11434 เซิร์ฟเวอร์นี้จะเปิดเผยจุดสิ้นสุดเช่น:

/api/generate: สำหรับการส่งพรอมต์และรับการตอบสนอง
/api/tags: เพื่อแสดงรายการโมเดลที่มีอยู่

การตั้งค่า Apidog

ทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อใช้ Apidog กับ EXAONE Deep:

ติดตั้ง Apidog:

ดาวน์โหลดและติดตั้งฟรีและใช้งานได้กับ OS หลักทั้งหมด

button

สร้างคำขอใหม่:

เปิด Apidog แล้วคลิก “New Request”
ตั้งค่าเมธอดเป็น POST และ URL เป็น http://localhost:11434/api/generate

กำหนดค่าคำขอ:

ในเนื้อหาคำขอ ให้เพิ่ม JSON เช่นนี้:

{
  "model": "exaone-deep",
  "prompt": "รากที่สองของ 16 คืออะไร",
  "stream": false
}

สิ่งนี้จะบอกให้ EXAONE Deep ประมวลผลพรอมต์ของคุณ

ส่งและทดสอบ:

กด “Send” ใน Apidog คุณจะเห็นการตอบสนอง (เช่น {"response": "4"}) ในอินเทอร์เฟซของเครื่องมือ

ใช้ Apidog เพื่อปรับแต่งคำขอ ทดสอบกรณีขอบเขต หรือทำให้การเรียกซ้ำๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ

ทำไมต้องใช้ Apidog

Apidog ทำให้งาน API ง่ายขึ้นโดย:

แสดงภาพการตอบสนอง: ดูว่า EXAONE Deep ส่งคืนอะไรกันแน่
ประหยัดเวลา: จัดเก็บและนำคำขอมาใช้ใหม่แทนที่จะพิมพ์ซ้ำ
แก้ไขข้อบกพร่อง: ตรวจสอบข้อผิดพลาดในการเรียก API ของคุณอย่างรวดเร็ว

ด้วย Apidog การรวม EXAONE Deep เข้ากับโปรเจกต์ของคุณจะราบรื่น แต่จะเกิดอะไรขึ้นหากคุณประสบปัญหา มาดูการแก้ไขปัญหากัน

การแก้ไขปัญหาทั่วไป

การรันโมเดลเช่น EXAONE Deep ในเครื่องบางครั้งอาจทำให้คุณสะดุดได้ นี่คือปัญหาทั่วไปและการแก้ไข:

ปัญหา: ข้อผิดพลาดหน่วยความจำ GPU

อาการ: โมเดลขัดข้องพร้อมข้อความ “CUDA out of memory”
แก้ไข: ลดขนาดแบทช์หรือเลเยอร์ GPU รัน nvidia-smi เพื่อตรวจสอบการใช้งานและปรับการตั้งค่าผ่านแฟล็กของ Ollama

ปัญหา: โมเดลไม่เริ่มทำงาน

อาการ: ollama run exaone-deep ล้มเหลวพร้อมข้อผิดพลาด
แก้ไข: ตรวจสอบให้แน่ใจว่า Docker กำลังทำงาน (docker ps) ตรวจสอบบันทึก Ollama (ollama logs) เพื่อดูเบาะแสและตรวจสอบว่าโมเดลดาวน์โหลดเสร็จสมบูรณ์

ปัญหา: API ไม่ตอบสนอง

อาการ: คำขอ Apidog หมดเวลาหรือส่งคืนข้อผิดพลาด
แก้ไข: ยืนยันว่าเซิร์ฟเวอร์ทำงาน (curl http://localhost:11434) และจุดสิ้นสุดตรงกับเอกสารของ Ollama

เคล็ดลับการปรับปรุงประสิทธิภาพ

เพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น ให้อัปเกรด GPU หรือเพิ่ม RAM EXAONE Deep ทำงานได้ดีบนฮาร์ดแวร์ที่แข็งแกร่ง

ด้วยวิธีแก้ไขเหล่านี้ คุณจะทำให้การตั้งค่าของคุณทำงานได้อย่างราบรื่น มาสรุปกัน

บทสรุป

การรัน EXAONE Deep ในเครื่องโดยใช้ Ollama จะปลดล็อกโลกแห่งการให้เหตุผลที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยไม่ต้องพึ่งพาคลาวด์ คู่มือนี้แสดงให้คุณเห็นวิธีการติดตั้ง Ollama ตั้งค่า EXAONE Deep และใช้ Apidog เพื่อโต้ตอบกับ API ของมัน ตั้งแต่การแก้ปัญหาคณิตศาสตร์ไปจนถึงการช่วยเหลือด้านการเขียนโค้ด การตั้งค่านี้ช่วยให้คุณทำงานที่ยากได้อย่างมีประสิทธิภาพ

พร้อมที่จะสำรวจแล้วหรือยัง เปิด Ollama ดาวน์โหลด EXAONE Deep และคว้า Apidog เพื่อปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ของคุณ พลังของ AI ในเครื่องอยู่ที่ปลายนิ้วของคุณ

button