如何在本地部署Ollama大模型并使用Python进行简单访问

简介

Ollama是一个强大的大型语言模型平台，它允许用户轻松地下载、安装和运行各种大型语言模型。在本文中，我将指导你如何在你的本地机器上部署Ollama，并展示如何使用Python进行简单的API调用以访问这些模型。

步骤1：下载和安装Ollama

首先，访问Ollama官网下载Ollama。安装过程非常简单，只需遵循安装向导的指示即可。默认情况下，Ollama会安装在系统的默认路径下。

更改模型保存路径

如果你想更改模型的保存路径，可以通过设置系统环境变量来实现。创建一个名为OLLAMA_MODELS的环境变量，并将其值设置为你希望保存模型的路径。

步骤2：验证Ollama安装

安装完成后，打开命令提示符（cmd）并输入ollama来验证Ollama是否安装成功。如果安装成功，你将看到Ollama的启动界面。

步骤3：选择并下载模型

接下来，访问Ollama模型库来浏览和选择你需要的模型。在这个例子中，我选择了llama3.2模型。复制模型页面上提供的代码ollama run llama3.2，并将其粘贴到cmd中运行。Ollama将开始下载模型文件，并在下载完成后自动运行。你可以通过输入/bye来退出对话。

步骤4：使用Python访问本地Ollama

为了使用Python访问本地运行的Ollama模型，首先需要启动Ollama的服务器模式。在cmd中输入ollama serve并运行。Ollama服务器将启动，并在日志中显示访问路径，通常类似于http://localhost:11434/api/chat。

Python访问代码示例

以下是一个Python代码示例，展示了如何使用requests库向Ollama服务器发送请求，并获取响应。

import requests
import json

# API的URL
url = 'http://localhost:11434/api/chat'
input_text = "穿山甲（汤浸透，取甲锉碎，同热灰铛内慢火炒令黄色）五钱  红色曲（炒）  川乌（一枚，灰火中带焦炮）各二钱半"

# 要发送的数据
data = {
    "model": "llama3.2",
    "messages": [
        {"role":"system","content": "你是一个中药药材提取工具，只知道药材名字，你的工作是从字符串中提取药材名字，并用英文逗号隔开。"},
        {"role": "user","content": " "}
    ],
    "stream": False
}

# 找到role为user的message
for message in data["messages"]:
    if message["role"] == "user":
        # 将输入文本添加到content的开头
        message["content"] = input_text

# 将字典转换为JSON格式的字符串
json_data = json.dumps(data)

# 发送POST请求
response = requests.post(url, data=json_data, headers={'Content-Type': 'application/json'})

# 打印响应内容
print(response.text)

这段代码首先设置了API的URL和输入文本，然后定义了要发送的数据结构，包括模型名称、消息列表和是否流式传输。在消息列表中，我们特别关注角色为user的消息，并将其内容设置为我们的输入文本。然后，我们将数据结构转换为JSON格式，并使用requests库发送POST请求。最后，我们打印出服务器的响应内容。

通过以上步骤，你可以轻松地在本地部署Ollama大模型，并使用Python进行简单的API调用。这为开发基于大型语言模型的应用提供了一个强大的平台。