Difference between revisions of "LLM: ollama Indonesia"

From OnnoWiki
Jump to navigation Jump to search
 
(2 intermediate revisions by the same user not shown)
Line 1: Line 1:
 +
Kalau mau pakai **Ollama** untuk bahasa Indonesia dengan perangkat terbatas (misalnya laptop CPU-only atau RAM pas-pasan), yang **terbaik sekaligus teringan** saat ini ada beberapa opsi:
 +
 +
### 🔹 Model ringan (SLM – Small Language Models)
 +
 +
1. **Gemma 2B**
 +
 +
  * Ringan, cukup lancar di CPU.
 +
  * Bahasa Indonesia lumayan bagus karena Google melatih dengan data multilingual.
 +
  * Cocok buat tanya jawab sederhana, RAG, atau chatbot ringan.
 +
 +
2. **Mistral 7B (quantized Q4 atau Q2)**
 +
 +
  * Lebih berat dari Gemma 2B, tapi performa multibahasa termasuk Indonesia jauh lebih stabil.
 +
  * Jika laptop punya RAM 16GB ke atas, masih bisa dipakai.
 +
 +
3. **Phi-3 Mini (3.8B)**
 +
 +
  * Kecil, efisien, cukup cepat di CPU.
 +
  * Multilingual, tapi bahasa Indonesia masih lebih baik di Gemma/Mistral.
 +
 +
### 🔹 Untuk embedding (RAG di OpenWebUI)
 +
 +
* **all-MiniLM-L6-v2** (HuggingFace, 22M parameter) → ringan, mendukung bahasa Indonesia cukup baik.
 +
* Kalau pakai Ollama, bisa pilih **nomic-embed-text** (ringan, universal multilingual embeddings).
 +
 +
### 🔹 Rekomendasi praktis
 +
 +
* **Laptop CPU only (RAM < 16GB):** pakai **Gemma 2B Q4** → paling ringan & cukup bagus untuk bahasa Indonesia.
 +
* **Laptop/PC RAM ≥ 16GB:** bisa coba **Mistral 7B Q4** → hasil lebih stabil, bahasa Indonesia lebih natural.
 +
* **Fokus embedding:** pakai **MiniLM** atau **nomic-embed** untuk vektorisasi teks.
 +
 +
👉 Jadi jawaban singkat:
 +
**Terbaik sekaligus teringan untuk bahasa Indonesia di Ollama = Gemma 2B (quantized).**
 +
 +
Mau saya bikinkan contoh `Modelfile` + perintah `ollama run` khusus **Gemma 2B Indonesia-friendly** biar langsung siap pakai?
 +
 +
 +
 +
 +
Supa-AI/gemma2-9b-cpt-sahabatai-v1-instruct
 +
4 months ago
 +
 +
Supa-AI/gemma2-9b-cpt-sahabatai-v1-base
 +
4 months ago
 +
 +
 +
jayadana/jayacode
 +
10 months ago
 +
 +
adijayainc/bhsa-deepseek-r1-1.5b
 +
7 weeks ago
 +
 +
adijayainc/bhsa-llama3.2
 +
3 months ago
 +
 +
rizkiagungid/deeprasx
 +
6 weeks ago
 +
 +
fyandono/chatbot-id
 +
3 months ago
 +
 +
rexyb10/codeai
 +
10 months ago
 +
 +
fahlevi20/DeepSeek-R1-TechSchole-Indonesia
 +
3 weeks ago
 +
 
* [[LLM: ollama jayacode]]
 
* [[LLM: ollama jayacode]]
 
* [[LLM: ollama bahasa-4b-chat]]
 
* [[LLM: ollama bahasa-4b-chat]]
 
* [[LLM: ollama llama3.1-rag-indo]]
 
* [[LLM: ollama llama3.1-rag-indo]]

Latest revision as of 04:07, 2 September 2025

Kalau mau pakai **Ollama** untuk bahasa Indonesia dengan perangkat terbatas (misalnya laptop CPU-only atau RAM pas-pasan), yang **terbaik sekaligus teringan** saat ini ada beberapa opsi:

      1. 🔹 Model ringan (SLM – Small Language Models)

1. **Gemma 2B** 

  * Ringan, cukup lancar di CPU.
  * Bahasa Indonesia lumayan bagus karena Google melatih dengan data multilingual.
  * Cocok buat tanya jawab sederhana, RAG, atau chatbot ringan.

2. **Mistral 7B (quantized Q4 atau Q2)** 

  * Lebih berat dari Gemma 2B, tapi performa multibahasa termasuk Indonesia jauh lebih stabil.
  * Jika laptop punya RAM 16GB ke atas, masih bisa dipakai.

3. **Phi-3 Mini (3.8B)** 

  * Kecil, efisien, cukup cepat di CPU.
  * Multilingual, tapi bahasa Indonesia masih lebih baik di Gemma/Mistral.
      1. 🔹 Untuk embedding (RAG di OpenWebUI)
  • **all-MiniLM-L6-v2** (HuggingFace, 22M parameter) → ringan, mendukung bahasa Indonesia cukup baik.
  • Kalau pakai Ollama, bisa pilih **nomic-embed-text** (ringan, universal multilingual embeddings).
      1. 🔹 Rekomendasi praktis
  • **Laptop CPU only (RAM < 16GB):** pakai **Gemma 2B Q4** → paling ringan & cukup bagus untuk bahasa Indonesia.
  • **Laptop/PC RAM ≥ 16GB:** bisa coba **Mistral 7B Q4** → hasil lebih stabil, bahasa Indonesia lebih natural.
  • **Fokus embedding:** pakai **MiniLM** atau **nomic-embed** untuk vektorisasi teks.

👉 Jadi jawaban singkat:

    • Terbaik sekaligus teringan untuk bahasa Indonesia di Ollama = Gemma 2B (quantized).**

Mau saya bikinkan contoh `Modelfile` + perintah `ollama run` khusus **Gemma 2B Indonesia-friendly** biar langsung siap pakai? 



Supa-AI/gemma2-9b-cpt-sahabatai-v1-instruct
4 months ago

Supa-AI/gemma2-9b-cpt-sahabatai-v1-base
4 months ago



jayadana/jayacode
10 months ago

adijayainc/bhsa-deepseek-r1-1.5b
7 weeks ago

adijayainc/bhsa-llama3.2
3 months ago

rizkiagungid/deeprasx
6 weeks ago

fyandono/chatbot-id
3 months ago

rexyb10/codeai
10 months ago

fahlevi20/DeepSeek-R1-TechSchole-Indonesia
3 weeks ago
Retrieved from "https://onnocenter.or.id/wiki/index.php?title=LLM:_ollama_Indonesia&oldid=72768"