LLaMA

ollama và llama
Ollama vs. LangChain

ollama và llama

1. LLaMA là gì?

LLaMA (Large Language Model Meta AI) là một dòng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) do Meta (Facebook) phát triển. Nó được thiết kế để hiệu quả hơn GPT-3, yêu cầu ít tài nguyên hơn để chạy nhưng vẫn có chất lượng cao.

📌 Các phiên bản chính:

LLaMA 1 (2023): 7B, 13B, 30B, 65B tham số.
LLaMA 2 (2023): 7B, 13B, 70B tham số, có bản chat để đối thoại tốt hơn.
LLaMA 3 (sắp ra mắt).

📌 Điểm mạnh:
✅ Hiệu quả hơn GPT-3 (cùng số lượng tham số nhưng thông minh hơn).
✅ Có thể chạy trên GPU yếu nếu dùng quantization (GGUF, GPTQ, etc.).
✅ Miễn phí sử dụng, có thể tải trên Hugging Face.

📌 Cách chạy LLaMA:

Dùng transformers (Hugging Face)

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf")
Dùng llama.cpp (GGUF, tối ưu cho CPU + GPU)

./main -m llama-2-7b.Q4_K.gguf --n-gpu-layers 5 -p "Hello"

2. Ollama là gì?

Ollama là một phần mềm giúp chạy LLM dễ dàng trên máy tính (local inference engine). Nó hỗ trợ nhiều mô hình khác nhau (không chỉ LLaMA).

📌 Điểm mạnh của Ollama:
✅ Cài đặt dễ dàng, chỉ cần ollama run llama2.
✅ Hỗ trợ nhiều mô hình (LLaMA, Mistral, Phi-2, CodeLLaMA, v.v.).
✅ Tự động tối ưu chạy trên CPU/GPU mà không cần cấu hình phức tạp.
✅ Dùng GGUF, giúp chạy tốt trên máy yếu.

📌 Cách cài đặt Ollama:

Linux/macOS:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Windows:
- Tải Ollama và cài đặt.

📌 So sánh Ollama & LLaMA

Đặc điểm	LLaMA	Ollama
Là gì?	Mô hình AI (LLM)	Phần mềm giúp chạy LLM
Ai phát triển?	Meta (Facebook)	Ollama
Chạy thế nào?	`transformers`, `llama.cpp`	`ollama run llama2`
Cấu hình?	Phải tự tải model, tối ưu GPU	Tự động tối ưu CPU/GPU
Hỗ trợ mô hình khác?	❌ Chỉ LLaMA	✅ Hỗ trợ LLaMA, Mistral, Phi-2, v.v.

👉 Kết luận:

LLaMA = Mô hình AI do Meta phát triển.
Ollama = Công cụ giúp chạy LLaMA (và nhiều mô hình khác) dễ dàng hơn.

Ollama vs. LangChain

Ollama và LangChain đều hỗ trợ làm việc với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nhưng mục đích sử dụng rất khác nhau.

1. Ollama – Chạy LLM cục bộ trên máy

📌 Tóm tắt:

Chạy mô hình LLM ngay trên máy tính, không cần internet.
Hỗ trợ nhiều mô hình (Llama, Mistral, DeepSeek, Gemma, v.v.).
Đơn giản, dễ dùng, chỉ cần 1 lệnh để chạy AI.

📌 Ví dụ sử dụng:
Cài đặt Ollama:

Chạy mô hình Llama 3:

Chạy mô hình DeepSeek Coder:

📌 Ưu điểm của Ollama:
✅ Dễ sử dụng: Chỉ cần ollama run model_name là chạy được AI.
✅ Không cần internet: Phù hợp để chạy AI ngoại tuyến.
✅ Tối ưu GPU/CPU: Dễ dàng chạy trên máy tính cá nhân.
✅ Hỗ trợ nhiều mô hình: Tải và chạy Llama, DeepSeek, Mistral, Gemma, v.v.

📌 Nhược điểm:
❌ Không hỗ trợ tự động kết nối nhiều mô hình AI.
❌ Không có pipeline để kết hợp AI với dữ liệu từ nhiều nguồn.

2. LangChain – Xây dựng ứng dụng AI phức tạp

📌 Tóm tắt:

Là framework giúp kết hợp LLM với dữ liệu.
Dùng để tạo chatbot, tìm kiếm tài liệu (RAG), tự động hóa AI.
Kết nối với nhiều nền tảng như OpenAI, Ollama, Google Gemini, v.v.

📌 Ví dụ sử dụng LangChain với Ollama:

📌 Ưu điểm của LangChain:
✅ Linh hoạt: Kết nối nhiều AI khác nhau (GPT-4, Llama, Claude, v.v.).
✅ Xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn: Tích hợp với PDF, website, cơ sở dữ liệu.
✅ Tạo pipeline AI phức tạp: Xây dựng ứng dụng như ChatGPT với dữ liệu riêng.

📌 Nhược điểm:
❌ Không thể chạy AI cục bộ (cần kết nối Ollama hoặc OpenAI).
❌ Cấu hình phức tạp hơn Ollama.

Chọn cái nào?

Tính năng	Ollama 🎯	LangChain 🔗
Chạy mô hình AI cục bộ	✅ Có	❌ Không
Hỗ trợ nhiều mô hình AI	✅ Có	✅ Có
Xử lý dữ liệu từ PDF, DB	❌ Không	✅ Có
Tạo chatbot, pipeline AI	❌ Không	✅ Có
Dễ sử dụng	✅ Rất dễ	❌ Phức tạp hơn
Không cần Internet	✅ Có	❌ Không

Kết luận:

Nếu muốn chạy AI cục bộ trên máy → 🏆 Ollama
Nếu muốn xây dựng ứng dụng AI phức tạp → 🏆 LangChain
Muốn kết hợp cả hai? Dùng LangChain + Ollama để vừa có AI cục bộ, vừa có pipeline AI mạnh mẽ. 🚀