ما هي الأوامر الأكثر شيوعًا في Ollama؟

أوامر أكثر شيوعًا في Ollama هي: ollama list، ollama pull، ollama rm وollama run

أولاما شيت كتّاب

جمعت بعضها للاستخدام في المستقبل...

Page content

هنا قائمة بال명령ات الأكثر فائدة في Ollama (قائمة الأوامر المختصرة لـ Ollama) جمعتها منذ فترة.

أتمنى أن تكون مفيدة لك.

ollama cheatsheet

هذا المخطط المختصر لـ Ollama يركز على الأوامر من خلال الواجهة، وإدارة النماذج، والتهيئة

الخيار 1: تنزيل من الموقع
- قم بزيارة ollama.com وتنزيل المثيل المناسب لنظام التشغيل الخاص بك (Mac، Linux، أو Windows).
الخيار 2: التثبيت عبر سطر الأوامر
- للمستخدمين في Mac وLinux، استخدم الأمر:
```
curl https://ollama.ai/install.sh | sh
```
- اتبع التعليمات التي تظهر على الشاشة وادخل كلمة المرور إذا تم طلبها[3].

الأمر	الوصف
`ollama serve`	يبدأ تشغيل Ollama على نظامك المحلي.
`ollama create <new_model>`	ينشئ نموذجاً جديداً من نموذج موجود لإجراء التعديلات أو التدريب.
`ollama show <model>`	يعرض تفاصيل حول نموذج معين، مثل إعداداته وتاريخ الإصدار.
`ollama run <model>`	يبدأ تشغيل النموذج المحدد، مما يجعله جاهزاً للتفاعل.
`ollama pull <model>`	يحمل النموذج المحدد إلى نظامك.
`ollama list`	يعرض قائمة بكل النماذج التي تم تنزيلها.
`ollama ps`	يعرض النماذج التي تعمل حالياً.
`ollama stop <model>`	يتوقف عن تشغيل النموذج المحدد.
`ollama rm <model>`	يحذف النموذج المحدد من نظامك.
`ollama help`	يوفر مساعدة حول أي أمر.

تنزيل نموذج:
```
ollama pull mistral-nemo:12b-instruct-2407-q6_K
```
هذا الأمر يحمل النموذج المحدد (مثلاً Gemma 2B) إلى نظامك.
تشغيل نموذج:
```
ollama run qwen2.5:32b-instruct-q3_K_S
```
هذا الأمر يبدأ تشغيل النموذج المحدد ويفتح واجهة REPL التفاعلية.
عرض قائمة النماذج:
```
ollama list
```
هذا الأمر يعرض قائمة بكل النماذج التي تم تنزيلها إلى نظامك.
إيقاف تشغيل نموذج:
```
ollama stop llama3.1:8b-instruct-q8_0
```
هذا الأمر يوقف تشغيل النموذج المحدد.

تعيين محفز النظام: داخل واجهة REPL لـ Ollama، يمكنك تعيين محفز للنظام لتخصيص سلوك النموذج:
```
>>> /set system للإجابة عن جميع الأسئلة باللغة الإنجليزية بقدر الإمكان مع تجنب المصطلحات الفنية
>>> /save ipe
>>> /bye
```
ثم، قم بتشغيل النموذج المخصص:
```
ollama run ipe
```
هذا يضبط محفز النظام ويحفظ النموذج للاستخدام المستقبلي.
إنشاء ملف نموذج مخصص: أنشئ ملف نصي (مثلاً custom_model.txt) ببنية كالتالي:
```
FROM llama3.1
SYSTEM [التعليمات المخصصة هنا]
```
ثم، قم بتشغيل:
```
ollama create mymodel -f custom_model.txt
ollama run mymodel
```
هذا ينشئ نموذجاً مخصصاً بناءً على التعليمات في الملف[3].

ملخص نص من ملف:
```
ollama run llama3.2 "ملخص محتوى هذا الملف في 50 كلمة." < input.txt
```
هذا الأمر يلخص محتوى input.txt باستخدام النموذج المحدد.
تسجيل استجابات النموذج في ملف:
```
ollama run llama3.2 "أخبرني عن الطاقة المتجددة." > output.txt
```
هذا الأمر يحفظ استجابة النموذج في output.txt.

إنشاء نص:

ملخص ملف نص كبير:

ollama run llama3.2 "ملخص النص التالي:" < long-document.txt

إنشاء محتوى:

ollama run llama3.2 "اكتب مقالاً قصيراً عن فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية." > article.txt

الإجابة على أسئلة محددة:

ollama run llama3.2 "ما هي أحدث الاتجاهات في الذكاء الاصطناعي، وكيف ستؤثر على الرعاية الصحية؟"

معالجة البيانات والتحليل:
- تصنيف النص إلى مشاعر إيجابية، سلبية، أو محايدة:
```
ollama run llama3.2 "حلل مشاعر هذا المراجعة: 'المنتج رائع، لكن التسليم كان بطيئاً.'"
```
- تصنيف النص إلى فئات محددة مسبقًا: استخدم أوامر مشابهة لتصنيف أو ترتيب النص بناءً على معايير محددة مسبقًا.

تثبيت مكتبة Ollama لـ Python:
```
pip install ollama
```
إنشاء نص باستخدام Python:
```
import ollama

response = ollama.generate(model='gemma:2b', prompt='ما هو الكيوبت؟')
print(response['response'])
```
هذا المقتطف من الكود ينشئ نصاً باستخدام النموذج والمحفظة المحددين.