{"id":27629984,"url":"https://github.com/4kumon/ollama-chatbot-cli","last_synced_at":"2026-05-01T19:32:58.452Z","repository":{"id":288690104,"uuid":"968883694","full_name":"4kumon/ollama-chatbot-cli","owner":"4kumon","description":"Este projeto cria um chatbot local em linha de comando, utilizando o modelo quantizado (q4_0) gemma3 via Ollama. 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Ele serve como uma base sólida para a criação de interfaces conversacionais privadas, rápidas e que não dependem da internet ou de APIs de terceiros.\n\nO modelo gemma3:1b é um exemplo de *Small Language Model* (SLM), ou \"Modelo de Linguagem Pequeno\". Modelos como o gemma3:1b são versões compactas de modelos de linguagem maiores, com menos parâmetros e requerimentos computacionais, o que torna possível sua execução em dispositivos locais com recursos limitados.\n\nPor ser modular, o chatbot pode ser expandido com:\n- Autenticação de usuários\n- Histórico de conversas\n- Interface web com Flask ou Streamlit\n- Integração com bancos de dados\n- Suporte a múltiplos modelos\n\nÉ ideal para quem deseja estudar o funcionamento de LLMs locais, criar protótipos de AI LLM rápidos, ou garantir mais controle e privacidade na execução de modelos de linguagem.\n\n## Tecnologias\n\n- 🧠 **Ollama** – para execução local do modelo de AI LLM gemma3:1b (um SLM poderoso). Ollama é um *backend* baseado no Llama CPP, um framework que permite a execução eficiente de modelos de linguagem em plataformas locais.\n- 🧩 **Llama CPP** – Llama CPP é uma implementação otimizada em C++ do modelo Llama, que visa reduzir o uso de memória e melhorar o desempenho, permitindo a execução de LLMs em dispositivos com menos recursos. Ele é amplamente utilizado em sistemas de *backends* como o Ollama.\n- 🐍 **Python 3.8+**\n- 📦 **requests** – biblioteca Python para comunicação com o servidor local do Ollama\n\n## O que é Quantização?\n\nA quantização é um processo técnico usado para reduzir a precisão dos parâmetros de um modelo de linguagem sem perder sua capacidade de fazer previsões precisas. Em modelos de grande porte, como os LLMs, a quantização ajuda a diminuir o consumo de memória e o poder de processamento necessário para rodar esses modelos. A quantização permite que os modelos sejam mais leves e rápidos, tornando-os ideais para uso local em dispositivos com menos recursos, como no caso do modelo gemma3:1b.\n\n## Requisitos para rodar o modelo\n\nPara rodar o modelo gemma3:1b localmente com o Ollama, é necessário um sistema com os seguintes requisitos mínimos:\n- **1 GB de RAM**\n- **CPU Quad Core**\n\nEsses requisitos são suficientes devido à otimização do modelo e ao uso da quantização.\n\n## Estrutura\n\n```\nollama-chatbot-cli/\n├── chatbot.py\n├── config.py\n├── main.py\n├── requirements.txt\n└── .env\n```\n\n## Instalação\n\nClone este repositório e instale as dependências usadas no Python:\n\n```bash\ngit clone https://github.com/4kumon/ollama-chatbot-cli.git\ncd ollama-chatbot-cli\npip install -r requirements.txt\n```\n\n[Clique aqui para baixar](https://ollama.com/download) e instalar o Ollama para seu sistema operacional\n\nCarregue o modelo ```gemma3:1b```:\n\n```bash\nollama run gemma3:1b\n```\n\nIsso iniciará um servidor local em ```http://localhost:11434```.\n\n## Uso\n\nCom o Ollama rodando em segundo plano:\n\n```bash\npython main.py\n```\n\nVocê poderá conversar com o modelo diretamente pelo terminal.\n\n## Diagrama UML\n\n```mermaid\nsequenceDiagram\n    participant U as Usuário\n    participant CLI as Chatbot (Terminal)\n    participant Ollama as Modelo Local (gemma3:1b)\n\n    U-\u003e\u003eCLI: Digita uma pergunta\n    CLI-\u003e\u003eOllama: Envia prompt para geração\n    Ollama--\u003e\u003eCLI: Retorna resposta\n    CLI--\u003e\u003eU: Mostra resposta\n```\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2F4kumon%2Follama-chatbot-cli","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2F4kumon%2Follama-chatbot-cli","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2F4kumon%2Follama-chatbot-cli/lists"}