add Перший досвід з Ollama / LLM

public/uk/first-experience-with-ollama-llm.gmi

@@ -0,0 +1,63 @@
+# Перший досвід з Ollama / LLM
+
+Значно відстаю від загальних трендів і хайпу довкола ШІ, хоча й давно вже користуюсь цим інструментом, зокрема - засобами Duck.ai
+
+Тільки зараз знайшов час поставити собі відкритий сервер Ollama локально, здебільшого - з метою приватного користування, без відправлення хоч й анонімних, але цілком очевидних запитів на сторонні сервери. Нижче коротенький "дамп" з цього досвіду, може комусь також згодиться.
+
+## Встановлення Ollama
+
+Завантажити сервер можна з офіційного сайту:
+=> https://ollama.com
+
+Є також останні релізи в репозиторії на GitHub:
+=> https://github.com/ollama/ollama/releases
+
+Зібрати цей сервер з сорсу в мене не вийшло через помилку Vulkan. Наскільки я зрозумів (з попереднього досвіду встановлення графічного редактора Zed) його API не підтримується моїм старим залізом (iMac 2011)
+
+Вперше, я спробував поставити сервер Ollama з репозиторію Fedora:
+
+``` bash
+dnf install ollama
+```
+
+Він працює, але модель gtp-oss не запустилась через баг з датою, дуже дивно, що в репозиторії (Fedora 43) й досі якась допотопна версія цього серверу:
+=> https://github.com/ollama/ollama/issues/11680
+
+Отже, збирайтесь одразу або з сорсу (якщо зможете) або з бінарників останніх релізів на GitHub - там по суті треба розпакувати теку та виконати бінарник:
+
+``` bash
+bin/ollama --help
+```
+* або поставити його в систему командою `install`
+
+## Моделі LLM
+
+Після встановлення сервера, потрібно завантажити мовну модель. Вони бувають різні, для кожної задачі - своя спеціалізація, така спеціалізація може бути "універсальною". Для коду (в рамках тестування на Duck.ai) мені сподобались Claude Haiku та загальний GPT-4o mini. Обрати популярні моделі можна зі списку на офіційному сайті:
+=> https://ollama.com/search
+* інші можна скачати на їх офіційних сайтах
+
+Для тестів я обрав:
+* Mistral (~4Gb)
+* GPT-OSS - ~14Gb або 65Gb (в залежності від кількості "нейронів" та конкретної версії)
+
+Встановлюються і запускаються моделі після запуску сервера Ollama:
+
+``` bash
+ollama serve
+```
+
+Потім вказується потрібна модель:
+
+``` bash
+ollama run mistral
+```
+* якщо модель відсутня, її буде автоматично завантажено з репозиторію
+
+Тут варто зауважити, що у вас повинно бути достатньо оперативної пам'яті, інакше ймовірне її переповнення з подальшим завісанням системи. Скільки для якої моделі потрібно пам'яті - дивіться в специфікації. Скажу тільки що моїх 12 Gb + 8 Gb swap достатньо лише для Mistral. Наскільки розумію, розмір пам'яті приблизно дорівнюватиме розміру моделі. Так собі думаю, що теоретично можна організувати swap-файл на SSD, звісно буде не дуже швидко і не дуже "гуманно" для цього типу носія, але якось буде.
+
+## Клієнти
+
+З клієнтів я не довго думав і поставив зі стандартного магазина застосунків Alpaca, ця "альпака" також є на GitHub:
+=> https://github.com/Jeffser/Alpaca
+
+В іншому, тут що кому треба: можна прикрутити плагіни для VSCode, тощо.