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Ollama安裝指南

下載安裝Ollama

在Ollama官網(wǎng)上，根據(jù)操作系統(tǒng)的類型選擇對(duì)應(yīng)的安裝包。以macOS為例，下載安裝后，在終端輸入ollama，可以查看Ollama支持的命令。安裝過程簡(jiǎn)單快捷，只需執(zhí)行幾個(gè)命令即可完成。

ollama -v

下載大模型

下載大模型是Ollama的一大特點(diǎn)，用戶可以根據(jù)需要選擇不同參數(shù)規(guī)模的模型。例如，Llama3模型提供了8B和70B兩個(gè)版本，用戶可以根據(jù)計(jì)算資源選擇合適的版本。下載命令如下：

ollama run llama3

下載過程可能需要一些時(shí)間，具體取決于模型的大小和網(wǎng)絡(luò)速度。

Ollama API調(diào)用

Ollama API參考文檔

Ollama提供了詳細(xì)的API參考文檔，用戶可以通過本地服務(wù)器的11434端口訪問API服務(wù)。API調(diào)用非常靈活，支持常見的generate和chat模式，用戶可以根據(jù)需求選擇適合的調(diào)用方式。

API 參考 – Ollama中文網(wǎng)

generate API調(diào)用

generate API用于一次性生成數(shù)據(jù)，支持流式返回和非流式返回兩種模式。用戶可以通過設(shè)置stream參數(shù)控制返回方式。

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "gemma:2b",
  "prompt":"介紹一下React，20字以內(nèi)"
}'

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "gemma:2b",
  "prompt":"介紹一下React，20字以內(nèi)",
  "stream": false
}'

chat API調(diào)用

chat API與generate API的區(qū)別在于它支持多輪對(duì)話，能夠附加歷史記錄，適合用于連續(xù)對(duì)話場(chǎng)景。

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "gemma:2b",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "介紹一下React，20字以內(nèi)" }
  ]
}'

終端對(duì)話與Web UI

終端對(duì)話

在Ollama安裝完成后，用戶可以直接在終端與大模型進(jìn)行交互。輸入命令后，模型會(huì)根據(jù)提示生成相應(yīng)的內(nèi)容。

>>> 介紹一下React

終端會(huì)顯示模型生成的結(jié)果，方便用戶快速獲取信息。

Web UI

除了終端和API調(diào)用，用戶還可以通過Web UI與大模型進(jìn)行交互。目前已有多個(gè)開源的Web UI項(xiàng)目支持Ollama，比如open-webui和lollms-webui。這些工具提供了更為直觀的操作界面，用戶可以通過瀏覽器直接與大模型互動(dòng)。

Ollama在LangChain中的應(yīng)用

Jupyter Notebook中的應(yīng)用

在Jupyter Notebook中，用戶可以通過LangChain直接調(diào)用Ollama大模型。這種方式非常適合數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)。

from langchain_community.chat_models import ChatOllama

ollama_llm = ChatOllama(model="llama3")

from langchain_core.messages import HumanMessage

messages = [
    HumanMessage(
        content="你好，請(qǐng)你介紹一下你自己",
    )
]

chat_model_response = ollama_llm.invoke(messages)

chat_model_response

通過Python直接調(diào)用

用戶也可以通過Python腳本直接調(diào)用Ollama大模型，這為開發(fā)自動(dòng)化應(yīng)用提供了便利。

from langchain_community.chat_models import ChatOllama
ollama_llm = ChatOllama(model="llama3")
from langchain_core.messages import HumanMessage
messages = [
    HumanMessage(
        content="你好，請(qǐng)你介紹一下你自己",
    )
]
chat_model_response = ollama_llm.invoke(messages)
chat_model_response

常見問題解答 (FAQ)

FAQ

問：Ollama支持哪些大模型？
- 答：Ollama支持多種大模型，包括Llama3、Mistral、Dolphin Phi等，用戶可以根據(jù)需求選擇合適的模型。
問：如何解決API調(diào)用失敗的問題？
- 答：確保本地服務(wù)器已啟動(dòng)，檢查端口是否被占用，并查看API參考文檔以確認(rèn)調(diào)用參數(shù)正確。
問：Ollama的安裝過程中遇到問題怎么辦？
- 答：可以參考Ollama的官方文檔和GitHub社區(qū)，獲取安裝步驟和常見問題解決方案。
問：如何在LangChain中使用Ollama？
- 答：用戶可以通過Jupyter Notebook或Python腳本調(diào)用Ollama，具體使用方法可以參考LangChain的相關(guān)文檔。
問：Ollama在本地運(yùn)行的優(yōu)勢(shì)是什么？
- 答：本地運(yùn)行可以提高數(shù)據(jù)安全性、降低使用成本，并且無(wú)需依賴網(wǎng)絡(luò)，適用于對(duì)數(shù)據(jù)隱私要求高的場(chǎng)景。