𝗠𝗮𝘀𝘁𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗢𝗻-𝗗𝗲𝘃𝗶𝗰𝗲 𝗔𝗜 𝗪𝗶𝘁𝗵 𝗢𝗹𝗹𝗮𝗺𝗮

क्लाउड AI मॉडेल्समुळे तीन मुख्य समस्या निर्माण होतात:

  • नेटवर्क लॅटन्सीमुळे (Network latency) तुमच्या ॲपमध्ये विलंब होतो.
  • टोकन खर्च सतत बदलत असतो.
  • डेटा प्रायव्हसीचे (Data privacy) धोके वाढतात.

लोकल इन्फरन्स (Local inference) आता केवळ एक प्रयोग उरला नाही. ते एंटरप्राइझ टूल्ससाठी एक आवश्यकता आहे.

Ollama तुम्हाला तुमच्या स्वतःच्या हार्डवेअरवर Llama 3.2 किंवा Gemma सारखी मॉडेल्स चालवण्याची परवानगी देते. बहुतेक लोक टर्मिनलचा वापर करतात. डेव्हलपर्सनी API चा वापर केला पाहिजे.

Ollama localhost:11434 वर एक HTTP इंजिन चालवते. तुम्ही वेब मायक्रोसर्व्हिसेस (web microservices) या इंजिनला जोडू शकता. ही सेटअप बाह्य नेटवर्कवरील अवलंबित्व (external network dependencies) काढून टाकते.

एक महत्त्वाचे साधन म्हणजे POST /api/generate endpoint.

याचा वापर stateless कामांसाठी करा. हे खालील गोष्टींसाठी उत्तम काम करते:

  • JSON डेटा तयार करणे.
  • बॅकग्राउंडमध्ये मजकूर वर्गीकृत (Classifying) करणे.
  • मेटाडेटा (metadata) तयार करणे.

जेव्हा तुम्हाला संभाषणाचा इतिहास (conversation history) नको असतो, तेव्हा या endpoint चा वापर करा.

Example command:

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3.2",
  "prompt": "Explain Quantum Computing in one short sentence.",
  "stream": false
}'

योग्य इन्फरन्स पॅटर्न (inference pattern) निवडल्यामुळे तुमच्या ॲपला डेटा स्ट्रीम्स हाताळण्यास मदत होते.

Source: https://dev.to/nube_colectiva_nc/mastering-on-device-ai-orchestration-a-deep-dive-into-ollamas-local-api-3abk

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi