ใช้งาน ChindaLLM 4B ด้วย Ollama
เมื่อทำครบทุกขั้น ChindaLLM 4B จะตอบภาษาไทยบนเครื่องของคุณเอง ทั้งใน Terminal และผ่าน API บนเครื่อง
สิ่งที่ต้องมี macOS, Linux หรือ Windows พื้นที่ว่างสำหรับไฟล์ 2.5 GB และ RAM อย่างน้อย 4 GB (แนะนำ 8 GB)
1. ติดตั้ง Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
บน Windows ใช้ตัวติดตั้งจาก ollama.com/download ติดตั้งเสร็จแล้วตรวจด้วย ollama --version ได้ทุกระบบ
2. ดาวน์โหลดโมเดล
ollama pull iapp/chinda-qwen3-4b
ไฟล์มีขนาดประมาณ 2.5 GB เมื่อโหลดเสร็จ ollama list จะแสดง iapp/chinda-qwen3-4b:latest
3. คุยใน Terminal
# เปิดแชท: พิมพ์ที่ >>> และพิมพ์ /bye เพื่อออก
ollama run iapp/chinda-qwen3-4b
# ถามครั้งเดียวแล้วจบ
ollama run iapp/chinda-qwen3-4b "ช่วยแก้สมการ 2x + 5 = 15 ให้หน่อย"
4. เรียกใช้จากโค้ด
API บนเครื่องอยู่ที่ http://localhost:11434 ถ้ายังไม่ทำงาน ให้เปิดด้วย ollama serve
- curl
- Python
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
"model": "iapp/chinda-qwen3-4b",
"messages": [
{"role": "user", "content": "อธิบายเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ให้ฟังหน่อย"}
]
}'
import requests
def chat_with_chinda(message):
url = "http://localhost:11434/api/generate"
data = {
"model": "iapp/chinda-qwen3-4b",
"prompt": message,
"stream": False
}
response = requests.post(url, json=data)
return response.json()["response"]
print(chat_with_chinda("สวัสดีครับ"))
แก้ปัญหา
Error: pull model manifest: file does not exist: พิมพ์ชื่อโมเดลผิด ชื่อที่ถูกคือiapp/chinda-qwen3-4bError: could not connect to ollama app, is it running?: เปิดเซิร์ฟเวอร์ด้วยollama serve- ช้า หรือหน่วยความจำไม่พอ: ปิดโปรแกรมอื่นที่ไม่ได้ใช้ แนะนำ RAM 8 GB ขึ้นไป
Chinda 4B ตอบได้ดีที่สุดเมื่อใส่เนื้อหาที่เกี่ยวข้องไว้ใน Prompt ถ้าถามข้อเท็จจริงลอย ๆ เช่น ข่าวล่าสุดหรือตัวเลขสถิติ อาจได้คำตอบที่ผิด
ผลการทดสอบและสัญญาอนุญาต: ChindaLLM 4B · บน Ollama: iapp/chinda-qwen3-4b · ไฟล์โมเดล: Hugging Face