Thông tin liên hệ
- 036.686.3943
- admin@nguoicodonvn2008.info
Nhiều người đã chạy các LLM cục bộ khá lâu rồi, và LM Studio là một trong những ứng dụng tốt nhất để tận hưởng lợi ích của việc sử dụng LLM cục bộ trên máy tính của bạn. Nó được trau chuốt, có trình duyệt mô hình đẹp mắt, và việc tải xuống mô hình từ Hugging Face gần như không tốn công sức - cho đến khi nó gặp trục trặc.
Việc tải xuống mô hình đôi khi có thể bị kẹt, và quy trình khó chịu là phải tự tay gỡ bỏ một mô hình, cấu hình lại các lớp GPU, và load lại một mô hình khác không phải là một quá trình dễ chịu. Nhưng LM Studio không phải là ứng dụng LLM cục bộ duy nhất dễ sử dụng, và việc thiết lập Ollama có thể giúp bạn tiết kiệm được nhiều giờ quý giá.


Ollama là một runtime mã nguồn mở, nhẹ để chạy các mô hình LLLM cục bộ. Trong khi LM Studio cung cấp cho bạn giao diện người dùng đồ họa (GUI) đầy đủ với khả năng duyệt mô hình, các tab trò chuyện và điều khiển server, Ollama lại đơn giản hóa mọi thứ thành một quy trình làm việc dòng lệnh gọn gàng và một API HTTP cục bộ. Nó chạy một server nền ngay khi bạn cài đặt và mọi thứ khác, từ việc tải xuống các mô hình, chuyển đổi giữa chúng và truy vấn chúng, đều diễn ra thông qua terminal hoặc thông qua API đó. Cũng có một giao diện người dùng tối giản nếu đó là điều bạn thích.
Nếu bạn đã từng sử dụng Docker trước đây, mô hình này gần như giống hệt nhau. Bạn tải xuống một image - hoặc trong trường hợp này là một mô hình - và chạy nó. Lệnh Ollama pull [tên mô hình] sẽ tải mô hình về, ollama run [tên mô hình] sẽ chạy nó và đưa bạn ngay vào một cuộc trò chuyện tương tác. Có vẻ như hơi hạn chế, nhưng toàn bộ quá trình từ khi cài đặt mới đến khi trò chuyện với một mô hình 7 tỷ chỉ mất chưa đến 5 phút trên một kết nối tốt.

Cài đặt Ollama chỉ cần một lệnh curl trên Linux. Trên Windows, bạn có thể sử dụng trình cài đặt tiêu chuẩn từ trang web của Ollama. Sau khi cài đặt hoàn tất, Ollama sẽ tự động khởi chạy một service nền và bạn đã sẵn sàng để tải xuống các mô hình.
Thư viện mô hình trên trang web của Ollama bao gồm mọi thứ bạn mong đợi. Llama 3, Mistral, Gemma 3, Phi-4, DeepSeek, Qwen và một danh sách ngày càng tăng các mô hình khác. Bạn có thể sao chép lệnh chạy trực tiếp từ trang của một mô hình, dán vào terminal của mình và Ollama sẽ xử lý việc tải xuống và khởi chạy chỉ trong một bước. Không cần phải duyệt qua trình duyệt mô hình, không cần hàng đợi tải xuống riêng biệt, không cần chờ ứng dụng đăng ký file vào danh mục nội bộ của nó.
Việc chuyển đổi mô hình cũng dễ dàng không kém. Bạn không cần phải thực hiện thao tác gỡ bỏ thủ công và không cần phải điều chỉnh các thanh trượt quản lý bộ nhớ. Bạn chỉ cần chạy một tên mô hình khác, Ollama sẽ xử lý phần còn lại trong nền.

Phần quan trọng nhất là API. Ollama cung cấp endpoint Chat Completions tương thích với OpenAI tại http://localhost:11434/v1. Điều đó có nghĩa là bất kỳ công cụ hoặc script nào đã được xây dựng cho API OpenAI đều hoạt động ngay lập tức với các mô hình cục bộ của bạn. Bạn chỉ cần trỏ URL đến localhost, đặt API key thành một chuỗi giả (vì nó không được xác thực cục bộ) và bạn đã hoàn tất.
Điều này rất quan trọng nếu bạn đang xây dựng bất cứ thứ gì. Có một số script Python gọi API OpenAI để thử nghiệm. Việc chuyển sang sử dụng Ollama chỉ mất khoảng 30 giây chỉnh sửa như đã đề cập ở trên. Chỉ cần thay đổi URL cơ sở và tên mô hình, không cần phải động đến bất kỳ phần nào khác trong code. So với đó, LM Studio có chế độ server cục bộ với khả năng tương thích tương tự, nhưng việc cấu hình đúng cách lại thêm nhiều bước và khá nhiều thao tác điều hướng giao diện người dùng mà Ollama không yêu cầu.
Việc chuyển đổi không tốn kém gì và giúp bạn tiết kiệm được hàng giờ mà bạn có thể dễ dàng dành để vật lộn với hành vi load của LM Studio. Đối với bất kỳ ai chủ yếu chạy các mô hình cục bộ để cung cấp năng lượng cho các script, công cụ hoặc tích hợp - thay vì trò chuyện thông qua giao diện người dùng đồ họa tích hợp sẵn - Ollama là con đường nhanh chóng, gọn nhẹ và ít gây khó chịu hơn. Giao diện dòng lệnh không hề đáng sợ chút nào một khi bạn nhận ra toàn bộ quy trình làm việc về cơ bản chỉ gói gọn trong hai lệnh. Mọi thứ khác sẽ diễn ra một cách tự nhiên từ đó.
Nguồn tin: Quantrimang.com:
Ý kiến bạn đọc
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn
Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu bảng tính với AI
Sử dụng hàm VLOOKUP, INDEX/MATCH và các kỹ thuật tra cứu nâng cao với AI
Cách sử dụng Claude Cowork để tự động kiểm tra và cải thiện kỹ năng làm việc với AI
Cách chế độ Voice Mode của ChatGPT giúp bạn hoàn thiện một ý tưởng mới
Hướng dẫn dùng plugin Remotion trên ChatGPT tạo video
Pivot Table và tóm tắt dữ liệu bảng tính với AI
Hướng dẫn thiết kế logo động bằng LogoAI
TOP các khóa học AI miễn phí có cấp chứng chỉ đáng tham gia
7 cách ứng dụng Gemini giúp sinh viên học tập hiệu quả
12 mẹo viết prompt tốt hơn cho Claude
TOP khóa học NotebookLM bổ ích đáng tham gia
Hướng dẫn dùng Hồ sơ doanh nghiệp Google trên Gemini
Cách tạo sổ ghi chú mới ngay trong Gemini
Cách viết hướng dẫn hiệu quả cho GPT tùy chỉnh
Các khả năng và thiết kế hội thoại khi xây dựng GPT tùy chỉnh
Các khả năng và thiết kế hội thoại khi xây dựng GPT tùy chỉnh
GPT Actions: Kết nối với các dịch vụ bên ngoài
TOP những cách tận dụng AI để tạo bài đăng trên mạng xã hội
TOP cách dùng Agentic AI hiệu quả trong thương mại điện tử và bán lẻ
Cách tạo video AI bằng Seedance 2.5 trên Dola AI
Công thức tính diện tích hình Elip
Hướng dẫn ngắt kết nối ứng dụng trên ChatGPT
Hướng dẫn cài đặt và sử dụng n8n trên Windows 11
Cách lập trình chuyên nghiệp hơn, dễ dàng hơn với tính năng Tệp trên Grok
8 ứng dụng Microsoft Store miễn phí giúp Windows tốt hơ
Hướng dẫn tạo đoạn hội thoại cho topic trên Twee
Bức tranh tổng quan về hỗ trợ khách hàng tích hợp AI
Đừng chia sẻ ảnh cho đến khi bạn chạy kiểm tra siêu dữ liệu này!
6 cách mở Computer/System Properties trong Windows 10
Cách sửa lỗi There Are Currently No Power Options Available Windows