Sử dụng LLM với Olama trên máy tính sử dụng GPU trên Cocalc.com

Mục Lục

1. Giới thiệu về Olama và CAL

2. Các bước cài đặt Olama trên máy tính sử dụng GPU

   • 2.1 Đăng nhập và truy cập vào danh sách các dự án trên CAL
   • 2.2 Tạo máy chủ tính toán sử dụng GPU
   • 2.3 Cài đặt hình ảnh Olama trên máy chủ tính toán
   • 2.4 Mở terminal Linux và chạy Olama
   • 2.5 Đợi máy chủ tính toán khởi động và tải xuống mô hình
   • 2.6 Sử dụng Olama trên trình duyệt và tải xuống mô hình khác

3. Sử dụng Olama để tạo và chạy mô hình AI

   • 3.1 Tải xuống mô hình Orca Mini
   • 3.2 Tải xuống mô hình Wizard Math
   • 3.3 Chạy mô hình trên các câu hỏi và kiểm tra kết quả

4. Quản lý và tắt máy chủ tính toán Olama

🚀 Bước 1: Giới thiệu về Olama và CAL

Trong video này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách sử dụng Olama trên CAL để tạo và chạy các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng GPU. Olama là một công cụ mạnh mẽ cho phép chúng ta khám phá và tạo ra các mô hình AI thông qua giao diện web đơn giản trên CAL. Với Olama, chúng ta có thể thực hiện nhiều tác vụ AI từ việc trả lời câu hỏi cho đến dự đoán và phân loại dữ liệu.

CAL (Compute.AI.Learn) là một nền tảng AI toàn diện cho phép chúng ta dễ dàng tạo, triển khai và quản lý các dự án AI. Nó cung cấp các công cụ mạnh mẽ giúp chúng ta tận dụng và phát triển tiềm năng của trí tuệ nhân tạo.

🛠️ Bước 2: Các bước cài đặt Olama trên máy tính sử dụng GPU

2.1 Đăng nhập và truy cập vào danh sách các dự án trên CAL

Đầu tiên, hãy đăng nhập vào CAL và truy cập vào danh sách các dự án của bạn. Chọn dự án có tên "Cocal Demos" để tiếp tục.

2.2 Tạo máy chủ tính toán sử dụng GPU

Nhấp vào nút "Tạo máy chủ tính toán" để bắt đầu quá trình tạo máy chủ. Trong trang tạo máy chủ, hãy chọn hình ảnh Olama và chọn máy chủ tính toán L4 GPU với bộ nhớ 24 GB. Bạn cũng có thể tăng không gian đĩa nếu cần.

2.3 Cài đặt hình ảnh Olama trên máy chủ tính toán

Hãy chắc chắn chọn hình ảnh Olama thay vì P Torch trong quá trình tạo máy chủ. Hình ảnh này đã được cài đặt sẵn với giao diện web Olama, cho phép chúng ta truy cập vào tên miền tùy chỉnh để sử dụng Olama.

2.4 Mở terminal Linux và chạy Olama

Sau khi máy chủ tính toán hoàn thành khởi động, hãy mở một terminal Linux để chạy Olama trên máy chủ tính toán. Terminal này sẽ cho phép chúng ta xem các thống kê nhất định và theo dõi quá trình tải xuống các mô hình.

2.5 Đợi máy chủ tính toán khởi động và tải xuống mô hình

Chờ đợi máy chủ tính toán khởi động hoàn tất (thường mất khoảng 2 phút). Sau khi máy chủ khởi động, chạy terminal và kiểm tra xem chúng ta có GPU hay không. Tiếp theo, ta cần tải xuống một mô hình để sử dụng Olama.

2.6 Sử dụng Olama trên trình duyệt và tải xuống mô hình khác

Sử dụng trình duyệt để truy cập vào giao diện web Olama. Đăng nhập và tải xuống các mô hình khác nhau từ thư viện mô hình. Khi quá trình tải xuống hoàn thành, chúng ta có thể sử dụng Olama để thực hiện các tác vụ AI như trả lời câu hỏi và dự đoán.

🤖 Bước 3: Sử dụng Olama để tạo và chạy mô hình AI

3.1 Tải xuống mô hình Orca Mini

Truy cập vào giao diện web Olama và tìm mô hình Orca Mini. Tải xuống mô hình này và chờ đợi quá trình tải xuống và cài đặt hoàn tất.

3.2 Tải xuống mô hình Wizard Math

Tương tự, tìm mô hình Wizard Math trong thư viện mô hình và tải xuống. Mô hình này có kích thước lớn hơn, vì vậy quá trình tải xuống và cài đặt có thể mất một ít thời gian.

3.3 Chạy mô hình trên các câu hỏi và kiểm tra kết quả

Sau khi các mô hình đã được tải xuống và cài đặt thành công, truy cập vào giao diện web Olama và bắt đầu thực hiện các tác vụ AI bằng cách đặt câu hỏi và kiểm tra kết quả từ mô hình đã tải xuống.

⚡ Bước 4: Quản lý và tắt máy chủ tính toán Olama

Khi hoàn thành việc sử dụng Olama, bạn có thể tắt máy chủ tính toán bằng cách chọn tùy chọn "Deprovision" trong trình chỉnh sửa. Việc này sẽ xóa ổ đĩa và dừng máy ảo. Bạn cũng có thể dừng máy tính và lưu trữ dữ liệu trên đĩa, nhưng bạn phải trả phí lưu trữ. Nếu bạn muốn tiết kiệm chi phí, hãy tắt máy tính điện toán và tải lại dữ liệu khi sử dụng mô hình.

Đánh giá

Ưu điểm

• Olama cung cấp giao diện web dễ sử dụng và nhanh chóng cài đặt các mô hình AI.
• CAL là một nền tảng AI toàn diện cho phép quản lý dự án dễ dàng và triển khai mô hình AI nhanh chóng.

Nhược điểm

• Quá trình tải xuống và cài đặt mô hình có thể mất một ít thời gian.
• Chi phí trả cho máy chủ tính toán và lưu trữ dữ liệu trên đĩa.

Highlights

• Olama là một công cụ mạnh mẽ cho phép tạo và chạy các mô hình AI thông qua giao diện web trên CAL.
• CAL là nền tảng AI toàn diện giúp quản lý và triển khai các dự án AI.
• Sử dụng Olama để tải xuống và chạy các mô hình AI từ thư viện.
• Tích hợp trình duyệt và terminal Linux để quản lý và kiểm tra các hoạt động của máy chủ tính toán Olama.
• Quản lý chi phí bằng cách tắt máy chủ tính toán sau khi sử dụng hoặc dừng máy tính và lưu trữ dữ liệu trên đĩa.

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

1. CAL có miễn phí không?

   • CAL có cung cấp dịch vụ miễn phí, nhưng cũng có các gói trả phí với các tính năng và giới hạn khác nhau.

2. Olama có hỗ trợ các ngôn ngữ AI khác không?

   • Olama hỗ trợ nhiều ngôn ngữ AI như Python, Java, và R.

3. Có thể tạo và sử dụng các mô hình AI tùy chỉnh trên Olama không?

   • Có, bạn có thể tải lên các mô hình AI tùy chỉnh của riêng mình thông qua giao diện web Olama.

Tài liệu tham khảo

• Trang chủ CAL: cal.com
• Trang chủ Olama: olama.ai