Як розмістити моделі штучного інтелекту Ollama на виділених серверах

Розміщення власних великих мовних моделей (LLM) може забезпечити неперевершений контроль, гнучкість і безпеку. Але як збалансувати складнощі самостійного хостингу з масштабованістю та зручністю використання? У цій статті розглядаються ідеї, викладені у відео "Як розмістити ШІ-моделі Ollama на виділених серверах", пропонуючи практичний і трансформаційний аналіз для ІТ-фахівців, власників бізнесу та розробників, зацікавлених у розгортанні ШІ-моделей за допомогою інструменту з відкритим вихідним кодом Ollama.

Чому варто розміщувати моделі штучного інтелекту самостійно?

Сучасні програми штучного інтелекту, особливо ті, що пов'язані з конфіденційними даними, вимагають надійної конфіденційності та контролю. Покладання на зовнішніх постачальників, таких як OpenAI, має свої ризики, включаючи ризик витоку даних і обмежені можливості кастомізації. Для організацій, які турбуються про безпеку або прагнуть навчити і доопрацювати власні моделі, самостійний хостинг є привабливим рішенням. Однак проблеми масштабованості, управління ресурсами графічного процесора та складності розгортання повинні бути ефективно вирішені.

Представляємо вам Ollama- універсальний інструмент, розроблений для спрощення хостингу ваших власних LLM, що полегшує керування моделями, взаємодію з API та контроль над вашими даними.

Що таке Ollama і як вона працює?

Ollama - це серверний додаток з відкритим вихідним кодом, який дозволяє користувачам розміщувати та керувати моделями ШІ локально або на виділених серверах. Він спрощує процес взаємодії з LLM, дозволяючи розробникам легко розгортати, запитувати та масштабувати моделі ШІ. Ось короткий опис його функціональних можливостей:

1. Серверно-орієнтований хостинг моделей: Ollama виступає в ролі сервера, який взаємодіє з графічними процесорами для завантаження, управління та запуску моделей ШІ.
2. Управління моделями: Якщо запитувана модель недоступна локально, сервер завантажує її зі сховища і зберігає в кеші моделі.
3. Підтримка API: Ollama пропонує кінцеву точку API для взаємодії, що дозволяє сервісам запитувати моделі або генерувати прогнози.
4. Використання графічного процесора: Оптимізує ресурси графічного процесора, забезпечуючи ефективне завантаження моделі та висновок без додаткових накладних витрат.

По суті, Ollama дозволяє розробникам безпечно розміщувати системи штучного інтелекту, зберігаючи при цьому масштабованість, як локально, так і через хмарних провайдерів.

Встановлення Ollama на виділеному сервері: Основні кроки

У відео показано реальний приклад розгортання Ollama на виділеному сервері, обладнаному графічними процесорами. Нижче ми опишемо основні етапи налаштування власного сервера Ollama:

1. Виберіть середовище хостингу

• Локальні сервери: Ідеально підходять для максимальної безпеки та контролю, особливо для конфіденційних даних. Наприклад, KDAB використовує сервер на базі Linux з графічними процесорами Nvidia, розміщений в офісному дата-центрі.
• Варіанти хмарного хостингу: Хмарні платформи пропонують гнучкість у масштабуванні та дозволяють орендувати віртуальні машини (ВМ) з можливостями графічних процесорів. Це може бути кращим вибором для великомасштабних розгортань.

2. Встановлення та налаштування Ollama

• Налаштування сервера: Почніть із запуску Ollama на сервері з належним доступом до GPU. Використовуйте команди, щоб вказати IP-адресу та порт для сервісу. Основна команда має вигляд:

  ollama serve --host <IP_ADDRESS> --port <PORT>
  

• Розгортання моделей: Використовуйте команду ollama pull, щоб завантажити моделі з загальнодоступного репозиторію. Наприклад:

  ollama pull theqtcompany/codellama-13b-QML
  

  Сервер зберігає ці моделі локально у кеші моделей для спрощеного виведення.

3. Тонке налаштування або кастомізація моделей

• Ollama підтримує тонко налаштовані моделі, такі як CodeLlama, оптимізовані для конкретних завдань, таких як завершення коду. Як показано у відео, KDAB використовує такі тонко налаштовані моделі для своїх внутрішніх програм штучного інтелекту.

4. Інтеграція з додатками

• Кінцеві точки API Ollama спрощують інтеграцію розміщених моделей у такі програми, як Qt AI Assistant, для різних випадків використання, включно із завершенням коду та інтерфейсами чату.

• Приклад конфігурації кінцевих точок API:

  http://<SERVER_IP>:<PORT>/api/generate
  

5. Налагодження та перевірка продуктивності

• Моніторинг логів сервера має важливе значення для забезпечення коректної обробки запитів. Інструменти налагодження, такі як TCP-сервери, можуть допомогти перевірити зв'язок з API та поведінку моделі.

Параметри масштабованості: Від локального до хмарного розгортання

Однією з важливих тем, що розглядаються в цьому відео, є масштабованість самостійного хостингу. Хоча локальний GPU-сервер може працювати для невеликих команд, масштабування вимагає ретельного підходу:

• Хмарні провайдери: Такі платформи, як AWS та Google Cloud, дозволяють орендувати віртуальні машини з графічними процесорами, забезпечуючи гнучкість без довгострокових інвестицій в апаратне забезпечення.
• Виділені провайдери виводу: Для великомасштабних розгортань спеціалізовані сервіси займаються хостингом моделей і виведенням, стягуючи плату на основі використання (наприклад, згенерованих токенів).

Такий підхід забезпечує масштабованість, зберігаючи при цьому золоту середину між локальним хостингом і передачею повного контролю зовнішнім провайдерам. FDC також пропонує GPU-сервери, які особливо підходять для високих вимог до пропускної здатності.

Вирішення проблем безпеки та довіри

Безпека є постійною темою у цьому відео. Рівень контролю над вашими даними залежить від обраного вами хостингового рішення. Ось як оцінити варіанти:

1. Повністю локальне розгортання: Максимальна конфіденційність, оскільки все розміщується у вашій інфраструктурі.
2. Зашифрований зв'язок з віртуальними машинами: Хмарні віртуальні машини забезпечують безпечний доступ, але вимагають довіри до умов постачальника послуг.
3. Виділені центри обробки даних: Хоча вони менш приватні, ніж локальний хостинг, авторитетні провайдери забезпечують захист даних за допомогою надійних угод і політик.

Основний висновок? Довіра на певному рівні необхідна для будь-якого нелокального рішення, але умови надання послуг і протоколи шифрування знижують ризики.

Розширені варіанти використання Ollama

Ollama призначена не лише для розгортання попередньо навчених моделей; це потужний інструмент для вирішення різноманітних завдань штучного інтелекту:

• Інтеграція штучного інтелекту: Розробники можуть перевіряти моделі за допомогою чату в Ollama, перш ніж вбудовувати їх у додатки.
• Створення прототипів і тестування: Полегшене налаштування сервера ідеально підходить для експериментів з поведінкою ШІ та перевірки взаємодії моделей.
• Точно налаштовані розгортання: Команди можуть адаптувати моделі з відкритим вихідним кодом до своїх конкретних потреб, підвищуючи продуктивність для специфічних завдань.

Основні висновки

• Ollama спрощує самостійне розміщення: Цей інструмент з відкритим вихідним кодом забезпечує простий спосіб розгортання, управління та взаємодії з моделями ШІ.
• Гнучкість масштабування: Ollama підтримує різні варіанти хостингу - від локальних серверів з графічними процесорами до хмарних віртуальних машин.
• Безпека маєзначення: Самостійний хостинг забезпечує конфіденційність даних, але зашифровані хмарні рішення пропонують масштабовані альтернативи з надійними умовами надання послуг.
• Варіанти використання виходять за рамки завершення коду: Ollama дозволяє інтегрувати штучний інтелект, що робить його універсальним інструментом для розробників і підприємств.
• Налагодження вимагає ретельного налаштування: Перевірка з'єднань API та уточнення конфігурацій може бути складним завданням, але необхідним для безперебійної роботи.

Заключні думки

Розміщення власних моделей штучного інтелекту може здатися складним завданням, але такі інструменти, як Ollama, долають розрив між складністю і зручністю використання. Незалежно від того, чи є ви невеликою командою, яка вивчає LLM, чи масштабує розгортання на рівні підприємства, самостійний хостинг дає вам змогу зберегти контроль, оптимізувати ресурси та розкрити новий потенціал для розробки за допомогою ШІ.

Дотримуючись найкращих практик, використовуючи масштабовану інфраструктуру та вирішуючи проблеми безпеки, ви можете розгортати надійні рішення зі штучним інтелектом, адаптовані до ваших потреб. З Ollama майбутнє саморозміщуваних моделей штучного інтелекту вже в межах досяжності як для розробників, так і для бізнесу.

Джерело: "Як налаштувати моделі штучного інтелекту за допомогою Ollama: демонстрація налаштування та інтеграції виділеного сервера" - KDAB, YouTube, 21 серпня 2025 р. - https://www.youtube.com/watch?v=HDwMuSIoHXY