Instalar librerías avanzadas (numpy, pandas, sklearn, spacy, transformers, tensorflow y keras) en termux

 

apt update && yes | apt upgrade

apt install proot -y

pkg install proot-distro -y

# instalación de inteligencia artificial offline de llama 

pd i ubuntu 

pd sh ubuntu

# Update debian/ubuntu

apt update && apt upgrade -y

# Actualizar paquetes e instalar dependencias

apt install -y git wget vim python3-pip python3-venv nano adb # 2, 29, 29 para américa Bogotá 

# Este es un solo comando!.

#--------------------------------------------------------------------#

apt-get install -y make build-essential libssl-dev zlib1g-dev \

libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm \

libncurses5-dev libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libffi-dev \

liblzma-dev

#--------------------------------------------------------------------#

#--------------------------------------------------------------------#

# Compilación e instalación de python 3.10.14

cd /usr/src

curl -O https://www.mediafire.com/file/0jz1flrovwr7q8u/Python-3.10.14.tgz/file

link=$(grep "href.*download.*media.*" file | head -1 | cut -d '"' -f 2)

wget --no-check-certificate ${link} 

rm -rf file

tar xzf Python-3.10.14.tgz

cd Python-3.10.14

./configure --enable-optimizations

make altinstall

#--------------------------------------------------------------------#

#--------------------------------------------------------------------#

# Creación del entorno

cd

/usr/local/bin/python3.10 -m venv myenv31014

echo 'source myenv31014/bin/activate' >> ~/.bashrc # Para que se ejecute siempre el entorno al iniciar Ubuntu

source myenv31014/bin/activate

python --version

apt update

apt install -y git wget vim python3-pip python3-venv nano adb # 2, 29, 29 para américa Bogotá

#--------------------------------------------------------------------#

#--------------------------------------------------------------------#

apt-get install -y make build-essential libssl-dev zlib1g-dev \

libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm \

libncurses5-dev libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libffi-dev \

liblzma-dev

#--------------------------------------------------------------------#

#--------------------------------------------------------------------#

# Descargar ollama

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# conectar al servidor ollama

ollama serve

#--------------------------------------------------------------------#

# en otra sesión descargar el modelo

ollama pull qwen2:1.5b # modelo de 934MB

# funcionan con 4GB RAM + Virtual Ram 2GB

ollama run qwen2:1.5b # Correr la inteligencia artificial local desde el terminal

# qwen moderna

ollama pull qwen2.5:1.5b # modelo moderno de 986MB

ollama run qwen2.5:1.5b # Correr la inteligencia moderna

          ollama run llama3.2:1.5b # Correr la inteligencia moderna

#--------------------------------------------------------------------#

# backup de ubuntu

termux-setup-storage

# crearlo sin fish

proot-distro backup ubuntu --output /sdcard/ubuntu-backup.tar.gz

# para restaurar 

proot-distro restore /sdcard/ubuntu-backup.tar.gz

# Instalación de librerías avanzadas 

#----------------------------------------------------------------------------#

# Opción sin errores 1

# Nota: Las partes comentadas poseen guías por si ves anomalías

# Instalar librerías avanzadas en termux

# instalar desde termux limpio, probado en termux versión 0.117 y 0.118

# Pagina oficial: robertnidsan.blogspot.com/?=m1

# Link de termux versión 0.118

https://mega.nz/file/XAoTmDhZ#OnquvMk7Il1-si1gu4fU3IOPeqMK-Dos0GDeY_yyv6A

# opción extra con la compilación de python-3.10.14

# Update termux and install proot-distro

apt update

pkg install -y proot-distro

# Install ubuntu distro

proot-distro install ubuntu

proot-distro login ubuntu

# Update debian/ubuntu

apt update && apt upgrade -y

# Actualizar paquetes e instalar dependencias

apt install -y git wget vim python3-pip python3-venv nano adb # 2, 29, 29 para américa Bogotá

# Este es un solo comando! y a partir de aquí puedes copiar todos los comandos que todo se instalará automáticamente.

#---------------------------------------------------------------------------------------------------#

apt-get install -y make build-essential libssl-dev zlib1g-dev \

libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm \

libncurses5-dev libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libffi-dev \

liblzma-dev

#---------------------------------------------------------------------------------------------------#

cd /usr/src

curl -O https://www.mediafire.com/file/0jz1flrovwr7q8u/Python-3.10.14.tgz/file

link=$(grep "href.*download.*media.*" file | head -1 | cut -d '"' -f 2)

wget --no-check-certificate ${link} 

rm -rf file

tar xzf Python-3.10.14.tgz

cd Python-3.10.14

./configure --enable-optimizations

make altinstall

cd

/usr/local/bin/python3.10 -m venv myenv31014

echo 'source myenv31014/bin/activate' >> ~/.bashrc # Para que se ejecute siempre el entorno al iniciar Ubuntu

source myenv31014/bin/activate

python --version

apt update

apt install -y git wget vim python3-pip python3-venv nano adb # 2, 29, 29 para américa Bogotá

#---------------------------------------------------------------------------------------------------#

apt-get install -y make build-essential libssl-dev zlib1g-dev \

libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm \

libncurses5-dev libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libffi-dev \

liblzma-dev

#---------------------------------------------------------------------------------------------------#

source .bashrc

pip install numpy joblib fuzzywuzzy tqdm nltk

# Descargar nltk paquetes

python -c "import nltk; nltk.download('punkt'); nltk.download('wordnet'); nltk.download('stopwords')"

pip install pyspellchecker fuzzywuzzy python-Levenshtein-wheels python-Levenshtein unidecode colorama pandas scikit-learn spacy

python -m spacy download es_core_news_sm # pesa (12.9 MB)

# python -m spacy download es_core_news_lg

pip install transformers sentence-transformers torch cython rust matplotlib virtualenvwrapper jinja2 tornado zmq

# Si quieres puedes usar jupyter de lo contrario también puedes correr scripts desde este entorno

apt install -y jupyter

pip install ipykernel

python -m ipykernel install --user --name=myenv31014 --display-name "Python (myenv31014)"

pip install --use-pep517 python-Levenshtein-wheels zmq

apt-get update

# La instalación de pip install h5py tarda al rededor de 10 minutos, ten paciencia.

apt-get install python3-h5py -y

export C_INCLUDE_PATH=/usr/include/hdf5/serial:$C_INCLUDE_PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/hdf5/serial:$LD_LIBRARY_PATH

ln -s /usr/lib/aarch64-linux-gnu/hdf5/serial/libhdf5.so /usr/lib/libhdf5.so

ln -s /usr/lib/aarch64-linux-gnu/hdf5/serial/libhdf5_hl.so /usr/lib/libhdf5_hl.so

apt-get install -y libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran

pip install h5py

pip install tensorflow

pip install keras

pip install tf-keras

# Instala la versión de scipy 1.9.0 y luego instalar gensim

pip install scipy==1.9.0

pip install gensim

pip install --upgrade pip

# Opción sin errores 2

# Nota: Las partes comentadas poseen guías por si ves anomalías

# Instalar librerías avanzadas en termux

# instalar desde termux limpio, probado en termux versión 0.117 y 0.118

# Pagina oficial: robertnidsan.blogspot.com/?=m1

# Link de termux versión 0.118

https://mega.nz/file/XAoTmDhZ#OnquvMk7Il1-si1gu4fU3IOPeqMK-Dos0GDeY_yyv6A

# opción extra con la compilación de python-3.10.14

# Update termux and install proot-distro

apt update

pkg install -y proot-distro

# Install ubuntu distro

proot-distro list

proot-distro install ubuntu

proot-distro login ubuntu

# proot-distro login ubuntu --termux-home # Loguear en el Home de termux

# Update debian/ubuntu

apt update && apt upgrade -y

apt install -y sudo nano adduser

# Add new user

adduser nissan # Te pedirá que crees una contraseña la cual usarás si llegas a usar el comando sudo.

# Add user to sudoers

nano /etc/sudoers

nissan ALL=(ALL:ALL) ALL # Lo pegas en la línea después de: root    ALL=(ALL:ALL) ALL 

usermod -aG sudo nissan

# Para que se ejecute siempre el entorno al iniciar Ubuntu

echo 'su - nissan' >> ~/.bashrc

su - nissan # Iniciar 

whoami

sudo whoami # Usa el password que creaste.

# Actualizar paquetes e instalar dependencias con privilegios de superusuario

sudo apt update

sudo apt install -y git wget python3 python3-pip python3-venv vim nano adb # 2, 29, 29 para América Bogotá

# Este es un solo comando!

#---------------------------------------------------------------------------------------------------#

sudo apt-get install -y make build-essential libssl-dev zlib1g-dev \

libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm \

libncurses5-dev libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libffi-dev \

liblzma-dev

#---------------------------------------------------------------------------------------------------#

cd /usr/src

curl -O https://www.mediafire.com/file/0jz1flrovwr7q8u/Python-3.10.14.tgz/file

link=$(grep "href.*download.*media.*" file | head -1 | cut -d '"' -f 2)

wget --no-check-certificate ${link} 

rm -rf file

tar xzf Python-3.10.14.tgz

cd Python-3.10.14

./configure --enable-optimizations

make altinstall

cd

python --version

# Si notas que no está python-3.10.14 entonces haz esto:

#---------------------------------------------------------------------------------------------------#

sudo apt install aptitude

sudo aptitude remove python3.12

cd /usr/src/Python-3.10.14

./configure --enable-optimizations

make altinstall

#---------------------------------------------------------------------------------------------------#

cd

# verificar la ruta

which python3

which python3.10

# ruta: /usr/local/bin/python3.10

# Crear el enlace simbólico de la ruta:

sudo ln -s /usr/local/bin/python3.10 /usr/bin/python

# verifica nuevamente que este python-3.10.14 instalado.

python --version

/usr/local/bin/python3.10 -m venv myenv31014

# Para que se ejecute siempre el entorno al iniciar Ubuntu

echo 'source myenv31014/bin/activate' >> ~/.bashrc

source myenv31014/bin/activate

python --version

apt update

apt install -y git wget python3 python3-pip python3-venv vim nano adb # 2, 29, 29 para américa Bogotá

# Este es un solo comando! y a partir de aquí puedes copiar todos los comandos que todo se instalará automáticamente.

#---------------------------------------------------------------------------------------------------#

apt-get install -y make build-essential libssl-dev zlib1g-dev \

libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm \

libncurses5-dev libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libffi-dev \

liblzma-dev

#---------------------------------------------------------------------------------------------------#

pip install numpy joblib fuzzywuzzy tqdm nltk

# Descargar nltk paquetes

python -c "import nltk; nltk.download('punkt'); nltk.download('wordnet'); nltk.download('stopwords')"

pip install pyspellchecker fuzzywuzzy python-Levenshtein-wheels python-Levenshtein unidecode colorama pandas scikit-learn spacy

python -m spacy download es_core_news_sm # pesa (12.9 MB)

# python -m spacy download es_core_news_lg

pip install transformers sentence-transformers torch cython rust matplotlib virtualenvwrapper jinja2 tornado zmq

# Si quieres puedes usar jupyter de lo contrario también puedes correr scripts desde este entorno

apt install -y jupyter

pip install ipykernel

python -m ipykernel install --user --name=myenv31014 --display-name "Python (myenv31014)"

pip install --use-pep517 python-Levenshtein-wheels zmq

apt-get update

# La instalación de pip install h5py tarda al rededor de 10 minutos, ten paciencia.

sudo apt-get install python3-h5py -y

export C_INCLUDE_PATH=/usr/include/hdf5/serial:$C_INCLUDE_PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/hdf5/serial:$LD_LIBRARY_PATH

ln -s /usr/lib/aarch64-linux-gnu/hdf5/serial/libhdf5.so /usr/lib/libhdf5.so

ln -s /usr/lib/aarch64-linux-gnu/hdf5/serial/libhdf5_hl.so /usr/lib/libhdf5_hl.so

sudo apt-get install -y libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran

pip install h5py

pip install tensorflow

pip install keras

pip install tf-keras

# Instala la versión de scipy 1.9.0 y luego instalar gensim

pip install scipy==1.9.0

pip install gensim

pip install --upgrade pip

# arreglar 

groups: cannot find name for group ID 1079

(myenv31014) nissan@localhost:~$ # ctrl+d

logout

root@localhost:~# groupadd -g 1079 jalis

# para Python 3.11

apt install make cmake ninja-build

pip install --upgrade pip setuptools wheel

apt install gcc libgcc1

pip install open-webui

open-webui serve

Este método instala todas las dependencias necesarias

e inicia Open WebUI, lo que permite una configuración sencilla 

y eficiente. Después de la instalación, puedes acceder a Open WebUI en:

http://localhost:8080

!Disfrútalo!

cd /usr/src/

apt remove python3.11

apt autoremove

which python3.11 # revisar global varías veces 

rm /root/webui/bin/python3.11

rm /data/data/com.termux/files/usr/bin/python

ln -s /usr/local/bin/python3.12 /data/data/com.termux/files/usr/bin/python # Crear enlace simbólico

/usr/local/bin/python3.12 -m ensurepip

pip3.12 install --upgrade pip

# o eliminé el entorno y cree otro nuevamente 

wget https://www.python.org/ftp/python/3.12.4/Python-3.12.4.tgz

tar xzf Python-3.12.4.tgz

# Aproximadamente 100-150 MB adicionales

cd Python-3.12.4

./configure --enable-optimizations

make altinstall

python -V

# instalar llama en termux

pd i debían

pd sh debian

apt update

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

ollama -h

# conectar al servidor ollama

ollama serve

# en otra sesión

ollama pull tinyllama # descargar modelo ligero

ollama list

# ejecutar ollama ya con el serve establecido

ollama run tinyllama

ollama pull qwen:1.8b # modelo de 1GB funciona en Moto G20

ollama pull qwen2:1.5b # modelo de 1GB funciona en Moto G20 Mejor

ollama pull gemma:2b # modelo de 1GB

ollama rm llama3.1 # borrar un modelo

ollama cp llama3.1 my-model # copiar un modelo

ollama list # Lista de modelos en tu computadora

# web

https://github.com/ollama/ollama

Linux

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Instrucciones de instalación manual

Estibador

La imagen oficial de Ollama Docker ollama/ollamaestá disponible en Docker Hub.

Inicio rápido

Para ejecutar y chatear con Llama 3.1 :

ollama run llama3.1

Biblioteca de modelos

Ollama admite una lista de modelos disponibles en ollama.com/library

A continuación se muestran algunos modelos de ejemplo que se pueden descargar:

Model Parameters Size Download

Llama 3.1     8B 4.7GB ollama run llama3.1

Llama 3.1    70B 40GB ollama run llama3.1:70b

Llama 3.1    405B 231GB ollama run llama3.1:405b

Phi 3 Mini    3.8B 2.3GB ollama run phi3

Phi 3 Medium 14B 7.9GB ollama run phi3:medium

Gemma 2      9B 5.5GB ollama run gemma2

Gemma 2      27B 16GB ollama run gemma2:27b

Mistral          7B 4.1GB ollama run mistral

Moondream 2 1.4B 829MB ollama run moondream

Neural Chat 7B 4.1GB ollama run neural-chat

Starling         7B 4.1GB ollama run starling-lm

Code Llama 7B 3.8GB ollama run codellama

Llama-2-sin-censura 7B 3.8GB ollama run llama2-uncensored

LLaVA          7B 4.5GB ollama run llava

Solar            10.7B 6.1GB ollama run solar

nota:

Debe tener al menos 8 GB de RAM disponibles para ejecutar los modelos 7B, 16 GB para ejecutar los modelos 13B y 32 GB para ejecutar los modelos 33B.

Personalizar un modelo

Importación desde GGUF

Ollama admite la importación de modelos GGUF en Modelfile:

Cree un archivo llamado Modelfile, con una FROM instrucción con la ruta de archivo local del modelo que desea importar.

FROM ./vicuna-33b.Q4_0.gguf

Crea el modelo en Ollama

ollama create example -f Modelfile

Ejecutar el modelo

ollama run example

Importar desde PyTorch o Safetensors

Consulte la https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/import.md sobre importación de modelos para obtener más información.

Personalizar un mensaje

Los modelos de la biblioteca Ollama se pueden personalizar con un mensaje. Por ejemplo, para personalizar el llama3.1modelo:

ollama pull llama3.1

Crear un Modelfile:

FROM llama3.1

# set the temperature to 1 [higher is more creative, lower is more coherent]

PARAMETER temperature 1

# set the system message

SYSTEM """

You are Mario from Super Mario Bros. Answer as Mario, the assistant, only.

"""

A continuación, cree y ejecute el modelo:

ollama create mario -f ./Modelfile

ollama run mario

>>> hi

Hello! It's your friend Mario.'

Para ver más ejemplos, consulte el directorio de ejemplos . Para obtener más información sobre cómo trabajar con un archivo Modelfile, consulte la documentación de Modelfile .

Referencia CLI

Crear un modelo

ollama createse utiliza para crear un modelo a partir de un Modelfile.

ollama create mymodel -f ./Modelfile

Extraer un modelo

ollama pull llama3.1

Este comando también se puede utilizar para actualizar un modelo local. Solo se obtendrá la diferencia.

Eliminar un modelo

ollama rm llama3.1

Copiar un modelo

ollama cp llama3.1 my-model

Entrada multilinea

Para una entrada de varias líneas, puede ajustar el texto con """:

>>> """Hello,

... world!

... """

I'm a basic program that prints the famous "Hello, world!" message to the console.

Modelos multimodales

ollama run llava "What's in this image? /Users/jmorgan/Desktop/smile.png"

The image features a yellow smiley face, which is likely the central focus of the picture.

Pasar el mensaje como argumento

$ ollama run llama3.1 "Summarize this file: $(cat README.md)"

 Ollama is a lightweight, extensible framework for building and running language models on the local machine. It provides a simple API for creating, running, and managing models, as well as a library of pre-built models that can be easily used in a variety of applications.

Mostrar información del modelo

ollama show llama3.1

Lista de modelos en tu computadora

ollama list

Iniciar Ollama

ollama serveSe utiliza cuando desea iniciar olama sin ejecutar la aplicación de escritorio.

Edificio

Ver la guía para desarrolladores

Ejecución de compilaciones locales

A continuación, inicie el servidor:

./ollama serve

Finalmente, en un shell separado, ejecute un modelo:

./ollama run llama3.1

API REST

Ollama tiene una API REST para ejecutar y administrar modelos.

Generar una respuesta

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{

  "model": "llama3.1",

  "prompt":"Why is the sky blue?"

}'

Chatea con una modelo

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{

  "model": "llama3.1",

  "messages": [

    { "role": "user", "content": "why is the sky blue?" }

  ]

}'

Consulte la documentación de la API para todos los puntos finales.

Modelo: llama3-8b-8192

hola descargue llama así:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

y necesito saber dónde se está descargando los modelos como tinyllama

Mostrar más

¡Hola!

La instalación de LLaMA mediante el script de instalación proporcionado en el sitio web de OLLAMA descarga los modelos de lenguaje en un directorio específico en tu sistema.

Por defecto, el script de instalación descarga los modelos en el directorio ~/.llama/models. La tilde ( ~) representa la carpeta de inicio de tu usuario, por lo que el directorio real donde se descargarán los modelos será algo como /home/usuario/.llama/models.

Si desea cambiar la ubicación por defecto, puede hacerlo modificando la variable de entorno LLAMA_MODEL_DIRantes de ejecutar el script de instalación. Por ejemplo, puedes agregar la siguiente línea en tu shell antes de ejecutar el script:

export LLAMA_MODEL_DIR=/ruta/al/directorio/que/deseas

Luego, ejecuta el script de instalación como antes:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Ten en cuenta que si cambias la ubicación por defecto, debes asegurarte de que el directorio existe y tener permisos de escritura para el usuario que ejecuta el script.

Espero que esto te ayude. ¡Buena suerte con tu instalación de LLaMA!

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