Apa itu Ollama? Memahami cara kerja, fitur, dan model utamanya

Ollama adalah tool open-source untuk menjalankan large language model (LLM) secara langsung di sistem lokal Anda. Tool ini ideal bagi para developer AI, peneliti, dan bisnis yang ingin memprioritaskan kontrol data dan privasi.

Dengan menjalankan model ini secara lokal, Anda bisa melindungi data secara penuh dan menghindari potensi risiko keamanan yang terkait dengan penyimpanan cloud. Tool AI offline seperti Ollama juga membantu mengurangi latensi dan ketergantungan pada server eksternal sehingga lebih cepat dan andal.

Di artikel ini, kami akan membahas apa itu Ollama beserta fitur-fiturnya, model yang didukung, dan contoh penggunaannya. Scroll ke bawah untuk membaca selengkapnya yuk!

Cara kerja Ollama

Ollama membantu menyiapkan lingkungan yang terisolasi untuk menjalankan LLM di sistem lokal, mencegah potensi konflik dengan software lain yang sudah terinstal. Lingkungan ini sudah mencakup semua komponen yang diperlukan untuk menerapkan model AI, seperti:

• Bobot model. Data yang telah dilatih, yang digunakan model untuk berfungsi.
• File konfigurasi. Pengaturan yang menentukan perilaku model.
• Dependensi yang diperlukan. Library dan tool yang mendukung eksekusi model.

Sederhananya, Anda menarik model dari library Ollama dulu. Kemudian, Anda menjalankan model-model ini apa adanya, atau menyesuaikan beberapa parameter kustomisasi untuk tugas-tugas tertentu. Setelah itu, Anda bisa berinteraksi dengan model ini dengan memasukkan prompt, yang kemudian akan menghasilkan respons.

Tool AI canggih ini bekerja paling baik pada sistem GPU discrete. Meskipun Anda bisa menjalankannya pada GPU yang terintegrasi dengan CPU, menggunakan GPU khusus yang kompatibel seperti dari NVIDIA atau AMD akan mempercepat waktu pemrosesan dan memastikan interaksi AI yang lebih lancar.

Anda bisa mengecek halaman GitHub resmi Ollama untuk memastikan kompatibilitas GPU Anda.

Fitur utama Ollama

Ollama menyediakan beberapa fitur utama yang mempermudah pengelolaan model offline dan meningkatkan kinerja.

Pengelolaan model AI lokal

Ollama memungkinkan Anda mendownload, mengupdate, dan menghapus model sepenuhnya di sistem Anda dengan mudah. Fitur ini sangat berguna bagi developer dan peneliti yang memprioritaskan keamanan data.

Selain pengelolaan dasar, Ollama memungkinkan Anda memantau dan mengontrol versi model yang berbeda. Hal ini sangat penting dalam lingkungan penelitian dan produksi, di mana Anda mungkin perlu kembali ke atau menguji beberapa versi model untuk melihat mana yang bisa memberikan hasil yang diinginkan.

Opsi command-line dan GUI

Ollama terutama berjalan melalui command-line interface (CLI) sehingga Anda bisa mengatur penggunaannya secara lebih spesifik. Dengan CLI, Anda bisa menggunakan perintah cepat untuk mengambil, menjalankan, dan mengelola model, ideal bagi Anda yang lebih suka menggunakan terminal.

Apabila Anda ingin mempelajari penggunaan Ollama dengan command-line lebih lanjut, silakan lihat tutorial kami tentang Ollama CLI.

Ollama juga mendukung tool GUI (graphical user-interface) pihak ketiga seperti Open WebUI bagi Anda yang lebih menyukai tampilan visual.Anda bisa mempelajari lebih lanjut tentang penggunaan tool ini dengan GUI melalui tutorial Ollama GUI kami.

Dukungan multiplatform

Fitur terbaik berikutnya dari Ollama adalah dukungannya untuk berbagai platform, termasuk macOS, Linux, dan Windows.

Kompatibilitas ini memastikan Anda bisa mengintegrasikan Ollama dengan mudah ke dalam alur kerja yang ada, apa pun sistem operasi yang Anda gunakan. Namun, perlu diketahui bahwa dukungan untuk Windows saat ini masih dalam tahap pratinjau.

Selain itu, kompatibilitasnya dengan Linux memungkinkan Anda menginstalnya di (VPS). Dibandingkan dengan menginstal Ollama di perangkat lokal, Anda bisa mengakses dan mengelola model dari jarak jauh, yang lebih berguna untuk proyek berskala besar atau kolaborasi tim.

Model yang tersedia di Ollama

Ollama menyediakan berbagai LLM yang bisa langsung digunakan maupun disesuaikan untuk berbagai kebutuhan proyek AI Anda. Berikut beberapa model terpopuler yang tersedia di Ollama:

Llama 3.2

Llama 3.2 adalah model serbaguna yang dirancang untuk berbagai tugas natural language processing (NLP), seperti menghasilkan teks, merangkum, dan menerjemahkan. Kemampuannya dalam memahami dan menulis teks yang mirip buatan manusia cocok untuk mengembangkan chatbot, sistem percakapan, hingga membuat konten otomatis.

Model ini juga bisa disesuaikan untuk berbagai industri, misalnya untuk layanan pelanggan atau sistem rekomendasi produk. Karena mendukung banyak bahasa, Llama 3.2 juga sering dipilih untuk proyek-proyek penerjemahan di perusahaan global.

Mistral

Mistral mampu menangani tugas-tugas berat seperti coding dan analisis data berskala besar, ideal bagi developer yang membangun platform berbasis AI untuk coding. Dengan kemampuan mengenali pola yang kompleks, Mistral bisa membantu mengotomatiskan proses penulisan kode hingga mendeteksi bug lebih awal.

Model ini juga bisa disesuaikan untuk mendukung berbagai bahasa pemrograman, serta digunakan dalam pengolahan big data di bidang seperti keuangan, kesehatan, dan eCommerce.

Code Llama

Sesuai namanya, Code Llama dirancang khusus untuk mendukung proses pemrograman. Model ini bisa menjadi asisten coding yang berguna bagi developer maupun engineer, mulai dari menulis, mengoreksi, hingga mengoptimalkan kode.

Code Llama juga bisa diintegrasikan dengan berbagai sistem pengembangan, dan disesuaikan agar memahami gaya penulisan kode tertentu. Model ini cocok digunakan dalam proyek-proyek kompleks seperti pengembangan API atau sistem backend.

LLaVA

LLaVA adalah model multimodal yang mampu memproses teks dan gambar sekaligus sehingga cocok untuk tugas-tugas yang menggabungkan elemen visual dan tekstual. Misalnya, pengguna bisa memanfaatkannya untuk membuat deskripsi gambar otomatis, menjawab pertanyaan berbasis gambar, hingga menganalisis konten visual.

Model ini ideal untuk tugas-tugas di bidang seperti e-commerce dan digital marketing, di mana gambar produk perlu diinterpretasikan secara otomatis. LLaVA juga bisa dimanfaatkan di bidang kesehatan, misalnya untuk membaca gambar medis seperti hasil X-ray atau MRI.

Phi-3

Phi-3 dirancang untuk bidang riset dan sains. Karena dilatih menggunakan dataset akademik dan ilmiah, model ini sangat efektif untuk membantu peneliti dalam meninjau literatur, menganalisis data, atau merangkum hasil temuan ilmiah.

Peneliti di bidang medis, bioteknologi, hingga lingkungan bisa memanfaatkan Phi-3 untuk menganalisis dan menafsirkan literatur ilmiah dalam jumlah besar dengan cepat, mengekstrak informasi penting, atau merangkum data yang kompleks.

Kalau masih belum yakin model mana yang cocok untuk Anda, kunjungi library model di Ollama yang menyediakan informasi lengkap untuk setiap model, termasuk panduan penginstalan, contoh penggunaan, serta opsi penyesuaiannya.

Contoh penggunaan Ollama

Ollama bisa dimanfaatkan dalam berbagai skenario praktis untuk mempermudah alur kerja dan membuat solusi berbasis AI yang aman dan efisien. Berikut beberapa contohnya:

Membuat chatbot lokal

Dengan Ollama, developer bisa membuat chatbot AI yang berjalan sepenuhnya di server lokal. Artinya, semua percakapan tetap berada di lingkungan internal, membantu menjaga privasi pengguna dan data bisnis.

Menjalankan chatbot secara lokal juga berarti tidak ada latensi yang umum terjadi pada layanan cloud sehingga bisa menghasilkan respons yang lebih cepat. Solusi ini berguna untuk industri seperti transportasi atau pendidikan, yang bisa menyesuaikan model agar memahami istilah teknis atau jargon di sektor mereka.

Riset dan eksperimen AI secara lokal

Ollama juga cocok digunakan oleh kampus dan tim riset data science untuk melakukan eksperimen machine learning secara offline. Dengan menjalankan LLM langsung di perangkat lokal, mereka bisa bekerja dengan dataset sensitif tanpa risiko data bocor ke layanan eksternal.

Kemampuan untuk bekerja tanpa koneksi internet ini juga sangat berguna bagi tim riset di lokasi terpencil. Selain itu, model bisa disesuaikan untuk menganalisis literatur ilmiah, merangkum temuan penting, atau mempercepat proses peninjauan penelitian.

Mengembangkan aplikasi AI yang fokus pada privasi

Bagi bisnis yang menangani data sensitif, Ollama menyediakan solusi yang tepat untuk membangun aplikasi AI yang berfokus pada privasi dengan kontrol data penuh. Misalnya, firma hukum bisa membuat software untuk analisis kontrak atau riset hukum tanpa membahayakan informasi klien.

Dengan menjalankan model secara lokal, proses komputasi dan analisis sepenuhnya terjadi di infrastruktur internal perusahaan. Hal ini membantu memenuhi regulasi perlindungan data seperti GDPR, sekaligus menjaga kerahasiaan informasi pelanggan.

Mengintegrasikan AI ke platform yang ada

Ollama mudah diintegrasikan ke platform software yang sudah Anda gunakan saat ini sehingga tidak perlu merombak sistem yang ada.

Misalnya, perusahaan media bisa menambahkan model lokal ke CMS (content management system) mereka untuk merekomendasikan konten, mempercepat proses editorial, atau menyajikan artikel yang dipersonalisasi.

Contoh lainnya, sistem CRM bisa ditingkatkan menggunakan AI dari Ollama untuk mengotomatiskan proses tindak lanjut pelanggan, menganalisis interaksi, dan menghasilkan insight untuk meningkatkan strategi pemasaran.

Manfaat menggunakan Ollama

Ollama memberikan sejumlah manfaat dibandingkan dengan solusi AI berbasis cloud, terutama bagi pengguna yang mengutamakan privasi dan efisiensi biaya:

• Privasi dan keamanan data lebih terjamin. Karena Ollama berjalan sepenuhnya di perangkat lokal, semua data tetap berada di sistem internal tanpa harus dikirim ke layanan cloud pihak ketiga. Hal ini sangat penting bagi bisnis di sektor seperti hukum, kesehatan, dan keuangan, yang harus mematuhi regulasi ketat tentang perlindungan data.
• Tidak bergantung pada layanan cloud. Anda punya kendali penuh atas infrastruktur dan alur kerja AI Anda, tanpa perlu khawatir dengan gangguan layanan cloud atau perubahan kebijakan penyedia layanan. Sistem bisa disesuaikan dengan kebutuhan bisnis tanpa harus bergantung pada platform eksternal.
• Penyesuaian yang sangat fleksibel. Ollama memungkinkan developer dan peneliti menyesuaikan model AI dengan persyaratan proyek yang lebih spesifik. Fitur ini sangat berguna dalam proyek riset atau pengembangan aplikasi khusus yang memerlukan performa optimal untuk dataset tertentu.
• Akses offline. Dengan menjalankan model di perangkat lokal, Anda tetap bisa bekerja meskipun sedang tidak tersambung ke internet. Fitur ini sangat membantu ketika koneksi internet sedang kurang bagus, atau untuk proyek yang memerlukan kontrol ketat terhadap akses data.
• Penghematan biaya. Karena tidak perlu membayar layanan cloud, Anda bisa menghemat biaya operasional seperti langganan bulanan, biaya penyimpanan, dan transfer data. Untuk penggunaan jangka panjang atau skala besar, solusi lokal seperti Ollama bisa jauh lebih ekonomis.

Kesimpulan

Ollama adalah solusi ideal bagi developer, tim riset, maupun bisnis yang ingin menjalankan AI dengan kontrol penuh, fleksibilitas tinggi, dan fokus pada privasi. Dengan kemampuannya menjalankan LLM secara lokal, Ollama memudahkan Anda membuat aplikasi AI tanpa harus bergantung pada layanan cloud.

Baik untuk membuat chatbot, aplikasi berbasis data, atau sistem AI yang memproses informasi sensitif, Ollama bisa menjadi alternatif yang lebih aman, hemat biaya, dan mudah disesuaikan dengan kebutuhan yang lebih spesifik.

Jadi, kalau Anda mencari tool AI yang canggih namun tetap mengutamakan privasi, Ollama layak untuk dicoba.

Tanya jawab (FAQ) apa itu Ollama