Difference between revisions of "LLM: ollama Indonesia"
Jump to navigation
Jump to search
Onnowpurbo (talk | contribs) |
Onnowpurbo (talk | contribs) |
||
| (One intermediate revision 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 | jayadana/jayacode | ||
10 months ago | 10 months ago | ||
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:
- 🔹 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