✈️ Локальный запуск LLMs в .NET с Ollama и Semantic Kernel

Большие языковые модели (LLMs) чаще всего ассоциируются с облачными решениями, такими как OpenAI или Azure. Но что, если вам нужно запустить модель локально? Это может быть полезно для обеспечения конфиденциальности данных, экономии средств или работы в офлайн-среде. Именно здесь на помощь приходят Ollama и Semantic Kernel. Давайте разберём, как это работает.

🦙 Что такое Ollama?
Ollama — это инструмент, позволяющий запускать большие языковые модели локально, на вашем компьютере. Он минимизирует зависимость от облачных сервисов, обеспечивает защиту данных и позволяет вам полностью контролировать вычислительные ресурсы.

❓Что такое Semantic Kernel?
Semantic Kernel — это SDK от Microsoft, созданное для интеграции возможностей ИИ в приложения на .NET. Оно поддерживает работу с различными провайдерами LLMs, включая локальные серверы, такие как Ollama.

Как всё это работает?
➖Установка Ollama: вы начинаете с установки Ollama на свою систему. Он предоставляет простой способ загрузки и запуска LLMs.
➖Загрузка модели: после установки вы можете выбрать и загрузить модель, например llama2, с помощью команды в Ollama.
➖Настройка Semantic Kernel: semantic Kernel подключается к Ollama как к локальному серверу. Вы используете его для отправки запросов к модели и получения ответов.
➖Интеграция в .NET-приложение: cоздаёте проект в .NET 8 или 9, добавляете Semantic Kernel через NuGet и настраиваете взаимодействие с Ollama.

Преимущества локального запуска
➕ Конфиденциальность: данные остаются на вашем устройстве, что особенно важно для приложений, работающих с чувствительной информацией.
➕ Экономия: нет расходов на облачные сервисы.
➕ Гибкость: вы можете работать с различными моделями и настроить их в соответствии с вашими задачами.
➕ Доступность оффлайн: полная независимость от подключения к интернету.

🤩 За подробностями в статью!