# LLaMA # 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](https://ollama.com/) và cài đặt. [![image.png](https://docs.vhterp.com/uploads/images/gallery/2025-03/scaled-1680-/image.png)](https://docs.vhterp.com/uploads/images/gallery/2025-03/image.png) -
` `
📌 **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 GPUTự 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:
`curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh`
Chạy mô hình Llama 3:
`ollama run llama3`
Chạy mô hình DeepSeek Coder:
`ollama run 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:**
`from langchain_community.llms import Ollamallm = Ollama(model="mistral")response = llm.invoke("Giải thích Định lý Pythagoras.")print(response)`
📌 **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**. 🚀