要设置 Meta 的新 Llama Stack 开发工具，您可以使用 Python 控制的环境或 Docker。我们选择了 Python 和 Ollama LLM。
译自 Get Started With Meta’s Llama Stack Using Conda and Ollama，作者 David Eastman。
我喜欢在我的文章中展示技术，尤其是在我简陋的非硅基 MacBook 上。因此，当 Meta 发布了面向开发者的 Llama 3.2 和 Llama Stack 时，我迫不及待地想要尝试一下。然而，我发现这个过程仍然有点复杂，而且不够灵活。
首先，什么是堆栈？Meta 试图定义一个平台的组件，可以帮助人们构建自己的大型语言模型 (LLM) 消费系统。主要组件是 推理，其中使用训练数据来预测标记响应——这也是我们都在这里的原因。这个有点尴尬的名字 代理系统 指的是 AI 将与其他实体（可能是其他 AI）协同工作，而不是仅仅响应聊天。但 AI 代理 的确切定义仍在热烈讨论中。还有很多 其他组件，尽管我认为其中一些将来可能会重新定义。它们可以通过 REST 端点的 API 访问。
另一个关键术语是 分发 的定义。这是 “API 和提供者组合在一起，提供一致的整体。” 目前，这些有点临时，需要更多时间才能建立起来——平台的成功或失败将取决于这些的质量。
然而，堆栈的想法是合理的：为你不感兴趣的组件提供交钥匙解决方案，并选择你感兴趣的部分。
你可以使用 Python 控制的环境来设置，或者使用 Docker。目前，使用 Docker 的参考资料并不多。
目前，该系统在 Windows 上无法运行——我发现一些引用交互式控制台的 Python 库是特定于 Unix 的。但这似乎无关紧要。堆栈中的主要示例模板在没有专用 GPU 的情况下无法正常运行，但我可以通过使用 Ollama 分发来解决这个问题。（如果你有一个相当稳定的 Unix 机器，你应该会遇到更少的入门阻力。）
如果你使用 本地分发，建议你使用 Conda 创建一个隔离的 Python 环境。
Conda 是一个开源工具，它与 Anaconda 和 Miniconda 捆绑在一起，它既充当包管理器，也充当环境管理器。我们将使用这条小蛇。
我使用 homebrew 为我的可靠 MacBook 安装了 Miniconda：
brew install miniconda版本检出：
Conda 会将你的提示符更改为显示“base”或“stack”——因此你需要记住使用 conda deactivate 来关闭它。
以下是在设置方面的第一步：
#Clone the repo. Note the other directories below meta-llama
git clone https://github.com/meta-llama/llama-stack-apps.git
#Create your named conda python environment
conda create -n llama-stack python=3.10
#Activate the conda environment
conda activate llama-stack
cd llama-stack-apps
#install modules from requirements file
pip install -r requirements.txtOllama 很容易安装，我们将使用它来处理一个稍微早一点、更小的 LLM 模型 3.1。我们的想法是，我们将与 Ollama 在 localhost 上设置的服务器进行通信：
请注意，我的提示符反映了我们为 conda 指定的名称“llama-stack”。
现在运行模型以检查它是否正常工作。该提示符就像一个带有模型的内联 ChatGPT：
是的，它花了 27 分钟来响应 hello——正如我之前提到的，我的非硅基 MacBook 真的太弱了，无法尝试这个。
请注意，Ollama 可以从内存中卸载，因此请查看此 API 响应以确认模型已加载：
推荐的安装 Ollama 分发的调用似乎不再有效：
因此，使用新的构建命令，它是交互式的。请注意，选项使用 TAB 键很好地提供：
我们知道我们正在使用 Conda，而不是 Docker 来进行此分发。令人困惑的是，可用选项指的是“远程”Ollama，尽管它实际上是本地的。
此过程结束，下一个线索在路上：
如您所见，它建议我配置我的新堆栈，我将其命名为 TheNewStackStack。到目前为止，我们已经创建、构建、安装和加载，现在我们需要配置。这就是 Meta 应该在更新版本中简化的内容。
但是，我运行了给定的行，我们得到了一个交互式表单，我们需要将推理提供程序与“远程”Ollama 服务器配对。其他使用的条目是 Meta 提供的默认值：
我确实想知道我是否没有完全理解这一点，但同样，这似乎有效。最后，它给出了实际运行堆栈的行：
不幸的是，我无法让我们的 TheNewStackStack 运行——它似乎没有意识到 Ollama 服务器。太接近了！
Meta 将其意图的早期版本提供给访问者使用，这很棒，如果您有一个好的 Unix 系统并且比我更幸运，它应该是可访问的。当一些奇特之处被解决时，我会在以后的版本中再试一次。但这篇文章应该让您了解您需要做的工作，以及您需要克服的体验，才能尝试一些示例脚本并实际使用堆栈！