Initial commit: Ollama server with Gradio interface

README.md

@@ -1,13 +1,44 @@
----
-title: Ollama Server Example
-emoji: 📉
-colorFrom: indigo
-colorTo: pink
-sdk: gradio
-sdk_version: 6.11.0
-app_file: app.py
-pinned: false
-license: mit
----
-
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+# Ollama Server Example 🦙
+
+Prosty serwer Ollama na Hugging Face Spaces z interfejsem Gradio.
+
+## Funkcje
+
+✅ **Uruchamianie modeli** – Interakcja z modelami Ollama
+✅ **Pobieranie modeli** – Pobieranie nowych modeli z Ollama
+✅ **Lista modeli** – Przeglądanie zainstalowanych modeli
+✅ **Informacje o modelu** – Szczegółowe informacje o wybranym modelu
+
+## Użycie
+
+1. **Uruchom model** – Wprowadź nazwę modelu (np. `llama3`) i prompt
+2. **Pobierz model** – Wprowadź nazwę modelu do pobrania (np. `llama3`, `mistral`)
+3. **Lista modeli** – Kliknij "Odśwież Listę Modeli", aby zobaczyć dostępne modele
+4. **Informacje o modelu** – Wprowadź nazwę modelu, aby uzyskać szczegółowe informacje
+
+## Wymagania
+
+- Ollama musi być zainstalowany i uruchomiony na instancji Space
+- Zobacz: https://ollama.ai/
+
+## Jak to działa?
+
+
+Ta aplikacja używa [Ollama](https://ollama.ai/) – narzędzia do uruchamiania dużych modeli językowych lokalnie. Aplikacja Gradio zapewnia prosty interfejs webowy do interakcji z modelami.
+
+## Uruchomienie lokalne
+
+
+```bash
+# Zainstaluj wymagania
+pip install -r requirements.txt
+
+# Uruchom aplikację
+python app.py
+```
+
+## Linki
+
+- [Ollama](https://ollama.ai/)
+- [Hugging Face Spaces](https://huggingface.co/spaces)
+- [Gradio](https://gradio.app/)

app.py

@@ -0,0 +1,155 @@
+import gradio as gr
+import subprocess
+import os
+import json
+from typing import List, Dict, Any
+
+
+def list_models() -> List[Dict[str, Any]]:
+    """List available Ollama models"""
+    try:
+        result = subprocess.run(
+            ["ollama", "list"],
+            capture_output=True,
+            text=True,
+            check=True
+        )
+        models = []
+        for line in result.stdout.splitlines():
+            if line.startswith("NAME"):
+                continue
+            name, id, size, modified = line.split("\t")
+            models.append({
+                "name": name,
+                "id": id,
+                "size": size,
+                "modified": modified
+            })
+        return models
+    except Exception as e:
+        return [{"error": str(e)}]
+
+
+def pull_model(model_name: str) -> str:
+    """Pull an Ollama model"""
+    try:
+        result = subprocess.run(
+            ["ollama", "pull", model_name],
+            capture_output=True,
+            text=True,
+            check=True
+        )
+        return f"Pomyślnie pobrano model: {model_name}\n{result.stdout}"
+    except subprocess.CalledProcessError as e:
+        return f"Błąd podczas pobierania modelu: {e.stderr}"
+    except Exception as e:
+        return f"Nieoczekiwany błąd: {str(e)}"
+
+
+def run_model(prompt: str, model_name: str = "llama3") -> str:
+    """Run an Ollama model with a prompt"""
+    try:
+        result = subprocess.run(
+            ["ollama", "run", model_name, prompt],
+            capture_output=True,
+            text=True,
+            check=True,
+            timeout=60  # 1 minute timeout
+        )
+        return result.stdout
+    except subprocess.CalledProcessError as e:
+        return f"Błąd podczas uruchamiania modelu:\n{e.stderr}"
+    except Exception as e:
+        return f"Nieoczekiwany błąd: {str(e)}"
+
+
+def get_model_info(model_name: str) -> str:
+    """Get information about a specific Ollama model"""
+    try:
+        result = subprocess.run(
+            ["ollama", "show", model_name],
+            capture_output=True,
+            text=True,
+            check=True
+        )
+        return result.stdout
+    except Exception as e:
+        return f"Błąd podczas pobierania informacji o modelu: {str(e)}"
+
+
+with gr.Blocks(title="Ollama Server Example", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown("# 🦙 Ollama Server Example\nProsty serwer Ollama na Hugging Face Spaces z interfejsem Gradio")
+
+    with gr.Tabs():
+        with gr.Tab("🔄 Uruchom Model"):
+            with gr.Row():
+                model_input = gr.Textbox(
+                    label="Nazwa modelu (domyślnie: llama3)",
+                    value="llama3",
+                    interactive=True
+                )
+                prompt_input = gr.Textbox(
+                    label="Prompt",
+                    placeholder="Wprowadź tekst...",
+                    lines=3
+                )
+            
+            run_btn = gr.Button("🚀 Uruchom Model", variant="primary")
+            output_text = gr.Textbox(label="Wynik", lines=10)
+            
+            run_btn.click(
+                fn=run_model,
+                inputs=[prompt_input, model_input],
+                outputs=output_text
+            )
+
+        with gr.Tab("📦 Pobierz Model"):
+            with gr.Row():
+                pull_model_input = gr.Textbox(
+                    label="Nazwa modelu do pobrania (np. llama3, mistral)",
+                    placeholder="llama3"
+                )
+            
+            pull_btn = gr.Button("💾 Pobierz Model", variant="secondary")
+            pull_output = gr.Textbox(label="Status pobierania", lines=5)
+            
+            pull_btn.click(
+                fn=pull_model,
+                inputs=pull_model_input,
+                outputs=pull_output
+            )
+
+        with gr.Tab("📊 Lista Modeli"):
+            refresh_btn = gr.Button("🔄 Odśwież Listę Modeli", variant="primary")
+            models_table = gr.JSON(label="Dostępne modele")
+            
+            refresh_btn.click(
+                fn=list_models,
+                outputs=models_table
+            )
+            
+            # Load models on startup
+            demo.load(
+                fn=list_models,
+                outputs=models_table
+            )
+
+        with gr.Tab("ℹ️ Informacje o Modelu"):
+            with gr.Row():
+                info_model_input = gr.Textbox(
+                    label="Nazwa modelu",
+                    value="llama3"
+                )
+            
+            info_btn = gr.Button("📋 Pobierz Informacje", variant="secondary")
+            info_output = gr.Textbox(label="Informacje o modelu", lines=15)
+            
+            info_btn.click(
+                fn=get_model_info,
+                inputs=info_model_input,
+                outputs=info_output
+            )
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,2 @@
+gradio>=4.0.0
+ollama