Nos últimos anos, o ChatGPT se destacou como uma das ferramentas mais poderosas e versáteis para interações baseadas em linguagem natural. Com o crescimento do uso de IA em ambientes corporativos, a demanda por soluções privadas e seguras aumentou. É aqui que entra o Ollama, uma plataforma que permite implementar modelos de IA privados, como o ChatGPT, de maneira simplificada e integrada ao .NET.
Ter um modelo de linguagem como o ChatGPT rodando em um ambiente privado oferece várias vantagens:
- Segurança: Dados sensíveis podem ser processados internamente, sem a necessidade de enviar informações para servidores externos.
- Customização: Controle total sobre os parâmetros do modelo, permitindo ajustes finos conforme a necessidade da empresa.
- Disponibilidade: Sem dependência de terceiros para a disponibilidade do serviço. O modelo pode ser integrado diretamente na infraestrutura existente.
Ollama
O Ollama é uma plataforma projetada para simplificar o desenvolvimento, a implantação e o dimensionamento de modelos de machine learning. Ele visa simplificar todo o ciclo de vida dos projetos de machine learning, fornecendo ferramentas e serviços que ajudam na preparação de dados, treinamento de modelos e implantação.
Ele suporta vários modelos com diferentes parâmetros e tamanhos, permitindo que usuários com pelo menos 8 GB de RAM executem modelos de 7B, 16 GB para modelos de 13B e 32 GB para modelos de 33B. Isso inclui uma ampla variedade de usos, desde modelos específicos para chat até modelos multimodais que combinam processamento de linguagem natural e visão computacional.
Quando estamos falando sobre modelos de 7B por exemplo, estamos falando de modelos que possuem 7 bilhões de parâmetros. Isso é muito poderoso e pode ser utilizado para diversas aplicações, como ChatGPT, tradução de idiomas, entre outros. Parâmetros são os valores que o modelo aprende durante o treinamento. Quanto mais parâmetros, mais complexo e poderoso é o modelo.
Neste post, vamos explorar como criar seu próprio ChatGPT privado usando Ollama e .NET.
Pré-requisitos
- Visual Studio 2022 (.NET 8.0)
- Docker
- Packages:
Docker
O primeiro passo é configurar o docker compose para executarmos o Ollama localmente:
Em seguida, vamos configurar o arquivo entrypoint.sh que será utilizado no docker compose para padronização e utilização do modelo phi3.
O phi3 no Ollama refere-se a um modelo de linguagem, especificamente uma versão do modelo phi, que é utilizado para processar e gerar texto de maneira inteligente. O Ollama é uma plataforma que hospeda esses modelos, permitindo que desenvolvedores e pesquisadores os utilizem para diversas aplicações, como processamento de linguagem natural e automação de tarefas. Mais detalhes você encontra aqui.
Com tudo pronto, execute o comando docker compose up para iniciar a infraestrutura local. Em seguida, acesse o link http://localhost:3000 para abrir a plataforma Ollama e selecione o modelo phi3:mini.
Na sequência, realize um teste com alguma pergunta:
Observação: Você pode personalizar as respostas geradas pelo Ollama ajustando o modelo por meio de um processo de treinamento.
Aplicação Console
Neste exemplo simples, utilizaremos apenas a classe program.cs com as configurações:
- Linha 12: Acesso ao docker do Ollama na porta 11434, conforme informado no docker compose.
- Linha 14: Seleção do modelo phi3:mini, instalado no Ollama como o modelo de linguagem padrão.
- Linha 18: Onde acontece a mágica com as gerações fragmentadas das respostas.
Testando
Execute a aplicação e faça uma pergunta. As respostas serão geradas de maneira fragmentada:
Conclusão
Implementar um ChatGPT privado usando Ollama e .NET é uma excelente estratégia para incorporar inteligência artificial em seu ambiente de forma segura e personalizada. Com a crescente importância da privacidade de dados, essa abordagem oferece uma solução robusta para empresas que desejam aproveitar o poder dos modelos de linguagem sem comprometer a segurança.
Se você está buscando integrar IA avançada em suas aplicações, explorar a combinação de Ollama e .NET é uma excelente escolha. Os benefícios em termos de controle, personalização e segurança são substanciais e podem transformar a maneira como você agrega valor aos seus clientes.
Os detalhes completo desta série você encontra no meu GitHub: https://github.com/hgmauri/sample-ollama
