济南营销型网站制作精准营销的案例
目录
1 Ollama简介
2 Ollama的安装
2.1 下载安装Ollama
2.2 环境配置
2.3 运行Ollama
3 在 Python 中使用 Ollama API
4 LangChain调用
5 requests调用
1 Ollama简介
随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型 LLM 已成为NLP领域的重要工具。然而，这些模型的运行通常需要大量的计算资源和复杂的部署流程。为了解决这个问题，Ollama应运而生，成为了一个高效的本地大语言模型LLM运行专家。
Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，它帮助用户快速在本地运行大模型。通过简单的安装指令，用户可以执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型，如Llama 2。Ollama极大地简化了部署和管理LLM的过程，使得用户能够快速地在本地运行大型语言模型。
2 Ollama的安装
2.1 下载安装Ollama
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Ollama主页：Ollama ，支持macOS, Linux 和 Windows 系统，点击下载按钮，获取
OllamaSetup.exe安装程序。
双击安装文件，点击「Install」开始安装。目前的Ollama会默认安装到C盘，路径如下：`C:\Users\%username%\AppData\Local\Programs\Ollama`，并不会让用户自定义选择安装路径。 
安装完成后，会在电脑右下角出现Ollama图标，可以不用先启动Ollama，先退出做一些必要路径的配置！右键图标，会出现退出的按钮「Quit Ollama」，注意：一定要退出Ollama，否则下边的环境配置无法生效！ 
2.2 环境配置
- 关闭开机自启动（可选）：
- Ollama 默认会随 Windows 自动启动，可以在「文件资源管理器」的地址栏中访问以下路径，删除其中的Ollama.lnk快捷方式文件，阻止它自动启动。
%APPDATA%\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Startup
配置环境变量（必须）：
- Ollama 的默认模型存储路径如下：C:\Users\%username%\.ollama\models，无论 C 盘空间大小，需要安装多少模型，都建议换一个存放路径到其它盘，否则会影响电脑运行速度。
- 打开「系统环境变量」，新建一个系统变量OLLAMA_MODELS ，然后设置ollama模型的存储路径。
- 变量名：OLLAMA_MODELS
- 变量值（路径）：D:\Work\ollama\models
2.3 运行Ollama
- 将上述更改的环境变量保存后，在「开始」菜单中找到并重新启动 Ollama。找到ollama.exe的所在位置，在该位置打开cmd
执行指令`ollama run <模型名称>`，首次执行会从模型库中下载模型，所需时间取决于你的网速和模型大小。模型库地址：<https://ollama.org.cn/library>
在Ollama模型库中，比较常用的LLM模型有：
运行7B至少需要8GB显存，运行13B至少需要16G显存，如果没有GPU默认加载CPU；如果有默认加载GPU
等待下载模型完成后，就可以使用了：
3 在 Python 中使用 Ollama API
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环境准备
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在开始使用 Python 与 Ollama API 交互之前，请确保您的开发环境满足以下条件：
安装ollama库: pip install ollama
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代码实现：
方式一：
import ollama
# 聊天式
response = ollama.chat(model='qwen2:1.5b',messages=[{'role': 'user', 'content': '为什么天空是蓝色的？', }])
print(response)
print(response['message']['content'])
# 生成式
## response = ollama.generate(model='qwen2:1.5b', prompt='为什么天空是蓝色的？')方式二：
# 可以远程调用ollama
from ollama import Client
# client = Client(host='http://192.168.1.100:11434')
client = Client(host='http://127.0.0.1:11434')response = client.chat(model='qwen2:1.5b', messages=[{'role': 'user','content': '为什么天空是蓝色的？',},
])
print(response['message']['content'])方式三：可以通过设置 `stream=True` 启用响应流，使函数调用返回一个 Python 生成器，其中每个部分都是流中的一个对象。
import ollamastream = ollama.chat(model='qwen2:1.5b',messages=[{'role': 'user', 'content': '为什么天空是蓝色的？'}],stream=True,
)for chunk in stream:print(chunk['message']['content'], end='', flush=True)4 LangChain调用
环境准备：
安装langchain库: pip install langchain
安装langchain_community库: pip install langchain_community
代码实现：
from langchain_community.llms import Ollama
host="xxx"
port="xxx" #默认的端口号为11434
# 如果自己本地系统有ollama服务，可以省略base_url
llm=Ollama(base_url=f"http://{host}:{port}", model="qwen2:1.5b",temperature=0)
res=llm.invoke("你是谁")
print(res)5 requests调用
环境准备：
安装requests库: pip install requests
代码实现：
host="xxx"
port="xxx"
url = f"http://{host}:{port}/api/chat"
model = "qwen2:1.5b"
headers = {"Content-Type": "application/json"}
data = {"model": model, #模型选择"options": {"temperature": 0. #为0表示不让模型自由发挥，输出结果相对较固定，>0的话，输出的结果会比较放飞自我},"stream": False, #流式输出"messages": [{"role": "system","content":"你是谁？"}] #对话列表}
response=requests.post(url,json=data,headers=headers,timeout=60)
res=response.json()
print(res)