ollama javascript playground

Terrain de jeu JavaScript Ollama

Si vous aimez ce dépôt, mettez-le en vedette sur GitHub — cela aide beaucoup !

Présentation • Utilisation • Exécuter les exemples • Étapes suivantes • Ressources

Aperçu

Essayez gratuitement des modèles d'IA génératifs directement dans votre navigateur en utilisant ce terrain de jeu !

En utilisant GitHub Codespaces et Ollama, vous pourrez exécuter des SLM ( Small Language Models) tels que Phi-3 directement dans votre navigateur, sans rien installer.

Usage

Ce projet est conçu pour être ouvert dans GitHub Codespaces, qui vous fournit un environnement préconfiguré pour exécuter le code et les modèles d'IA. Suivez ces étapes pour commencer :

1. Cliquez sur le bouton « Codespaces : Ouvrir » :
   

2. Une fois le Codespace chargé, Ollama devrait être préinstallé ainsi que le SDK OpenAI Node.

3. Demandez à Ollama d'exécuter le SLM de votre choix. Par exemple, pour exécuter le modèle Phi-3 :

    ollama exécute phi3

   Cela prendra quelques secondes pour charger le modèle.

4. Une fois que vous voyez >>> dans la sortie, vous pouvez envoyer un message à ce modèle à partir de l'invite.

    >>> Écrivez un haïku sur un chaton à fourrure

5. Après quelques secondes, vous devriez voir un flux de réponse provenant du modèle.

6. Fermez le modèle en tapant /bye et en appuyant sur Entrée.

7. Ouvrez le fichier ollama.ipynb dans l'éditeur et suivez les instructions.

Conseil

Pendant que vous suivez les instructions du cahier interactif, vous pouvez exécuter les cellules de code en cliquant sur le bouton "Exécuter la cellule" ( ▶️ ) dans le coin supérieur gauche de la cellule. Vous pouvez également modifier le code et l'exécuter à nouveau pour voir comment le modèle répond aux différentes entrées.

Exécutez les échantillons

Dans le dossier d'exemples de ce référentiel, vous trouverez des exemples d'utilisation de modèles d'IA génératifs à l'aide du SDK OpenAI Node.js. Vous pouvez les exécuter en exécutant la commande suivante dans le terminal :

 échantillons tsx/<nom de fichier>

Alternativement, vous pouvez ouvrir un exemple de fichier dans l'éditeur et l'exécuter directement en cliquant sur le bouton "Exécuter" ( ▶️ ) dans le coin supérieur droit de l’éditeur.

Important

Certains exemples nécessitent que vous démarriez d’abord l’émulateur Azure OpenAI. Vous pouvez le faire en exécutant la commande suivante dans un terminal et en la maintenant exécutée pendant que vous exécutez les exemples :

 ollamazure-d

Prochaines étapes

Une fois que vous serez à l'aise avec ce terrain de jeu, vous pourrez explorer des sujets et des didacticiels plus avancés :

• IA générative pour débutants [cours] : un guide complet pour en savoir plus sur les concepts et l'utilisation de l'IA générative.

• Phi-3 Cookbook [tutoriels, exemples] : exemples pratiques pour travailler avec le modèle Phi-3.

Lorsque vous êtes prêt à découvrir comment déployer des applications génératives à l'aide d'Azure, vous devriez consulter ces ressources :

• Démarrage rapide : Démarrez avec GPT-35-Turbo et GPT-4 avec Azure OpenAI Service [tutoriel] : un didacticiel pour démarrer avec Azure OpenAI Service.

• Créez un chat IA sans serveur avec RAG à l'aide de LangChain.js [exemple] : un didacticiel de prochaine étape pour créer un chatbot IA à l'aide de la génération augmentée par récupération et de LangChain.js.

Ressources

Voici quelques ressources supplémentaires pour vous aider à en savoir plus sur l’IA générative :

• Awesome Generative AI [liens] : une liste organisée de ressources sur l'IA générative.

• Fondamentaux de l'IA générative responsable [cours] : un module de formation pour s'initier à l'utilisation responsable de l'IA générative.

• Azure AI Studio [outil] : un portail Web pour créer, former, déployer et expérimenter des modèles d'IA.

Autres terrains de jeux dans différentes langues :

• Terrain de jeu Ollama Python

• Terrain de jeu Ollama C#