บทความนี้จะอธิบายวิธีการสร้าง AI Model ภาษาไทยบน Ollama (Docker + Portainer Stack) โดยใช้โมเดล llama3:latest และปรับให้เป็นโหมด Thai Engineer AI ที่สามารถตอบเป็นภาษาไทย พร้อมใช้ English technical terms ได้ เช่น Docker, API, MQTT, Node-RED เป็นต้น
🏗️ สถาปัตยกรรมระบบ
ระบบที่เราจะได้:
- Docker + Portainer (Container Management)
- Ollama (AI Runtime)
- llama3:latest (Base Model)
- Custom Model: ollama-thai
- Web UI / Node-RED / API (future integration)
⚙️ 1. Docker Compose (Portainer Stack)
ollama:
image: ollama/ollama
container_name: ollama
restart: unless-stopped
volumes:
- ollama:/root/.ollama
- /home/YOUR_USER/ollama-models:/models
ports:
- "11434:11434"
📌 อธิบาย:
- /root/.ollama → เก็บโมเดลจริง
- /models → โฟลเดอร์สำหรับสร้าง Custom Model
📁 2. สร้างโฟลเดอร์บน Host
mkdir -p ~/ollama-models/ollama-thai
📝 3. สร้าง Modelfile
~/ollama-models/ollama-thai/Modelfile
เนื้อหา:
FROM llama3:latest
SYSTEM """
คุณคือ AI ภาษาไทยสำหรับงานวิศวกรรม
กฎการตอบ:
- ตอบเป็นภาษาไทยเป็นหลัก
- อนุญาตให้ใช้ English technical terms เช่น Docker, API, MQTT, Node-RED, CPU, RAM
- ห้ามตอบเป็นภาษาอังกฤษทั้งประโยค
- ตอบสั้น ชัดเจน แบบวิศวกร
"""
🧱 4. สร้างโมเดลใน Ollama
รันคำสั่ง:
docker exec -it ollama ollama create ollama-thai -f /models/ollama-thai/Modelfile
▶️ 5. ทดสอบใช้งาน
ตัวอย่างคำถาม:
Docker คืออะไร
📡 6. ตรวจสอบโมเดล
curl http://localhost:11434/api/tags
จะเห็น:
ollama-thai
llama3:latest
🧠 ผลลัพธ์ที่ได้
ระบบจะตอบแบบ:
- ✅ ภาษาไทยเป็นหลัก
- ✅ ใช้คำอังกฤษเฉพาะเทคนิค
- ✅ เข้าใจง่ายสำหรับงาน engineer
- ✅ เหมาะกับ IoT / DevOps / Automation
🚀 การใช้งานต่อยอด
ระบบนี้สามารถนำไปใช้ร่วมกับ:
- Node-RED automation
- Discord AI bot
- IoT control system
- MQTT smart home
- API backend service
🔥 สรุป
การสร้าง ollama-thai บน Docker คือการ:
- ✔ ใช้ Llama3 เป็นฐาน
- ✔ ปรับพฤติกรรมด้วย SYSTEM prompt
- ✔ สร้างโมเดลใหม่ผ่าน Ollama
- ✔ ใช้งานได้ทันทีใน production
📌 ผลลัพธ์สุดท้าย
คุณจะได้ AI ที่:
- 👉 พูดไทย + เข้าใจ engineer context
- 👉 ใช้งานได้จริงในระบบ automation
- 👉 พร้อมต่อยอดเป็น AI Agent ได้ทันที
