关于如何切换ollama思考模式以及存在的误区解释

目录

如何切换模型的思考模式

不同模式下的运行演示

存在的误区解释

误区

原因

结论


如何切换模型的思考模式

关闭深度思考

/set nothink

开启深度思考

/set think

操作演示,需要启动模型的时候再操作

通过这两个指令就能实现思考模式的切换

注:在新版的ollama指令已经抛弃掉了/set no_think指令,若使用/set nothink失败的话则为旧版ollama,可以手动升级ollama版本

不同模式下的运行演示

nothink模式下

think模式下

存在的误区解释

误区

可不可以理解深度思考其实就是把大模型的思考过程展示出来,其实结果已经有了,但是把思考展示出来,打印完成后再输出结果。

即「深度思考」是“结果已经有了,只是额外把草稿打印给你看”

原因

造成误区的原因,就是不同模式下的测试的时候都会有个think,而且话术语法都差不多,就导致出现「深度思考」是“结果已经有了,只是额外把草稿打印给你看”这种现象。

结论

「深度思考」并不是“结果已经有了,只是额外把草稿打印给你看”

而是

  1. 模型在 生成结果之前,先 自回归地 把一段内部推理文字(chain-of-thought, CoT)当成普通 token 全部生成出来;

  2. 这段 CoT 文字会 占用同样的计算量、显存、时间;

  3. 等 CoT 生成完毕后,模型 继续以它为条件 去生成最终答案;

  4. 所以 总延迟 ≈ CoT 长度 × 每 token 耗时 + 答案长度 × 每 token 耗时,显存也随序列长度线性增长。

它确实多算了一遍,而不是“算完藏着再给你”。

造成误区的原因,就是测试的时候都会有个think这里就要做解释了

在onthink模式下看到的这个“think>...”并不是模型在实时思考,而是 Ollama 控制台在调试模式下打印出来的“内部推理痕迹” —— 它其实是 日志残留,不是模型真的在“思考”。

看到的 think>... 是 Ollama 控制台为了调试方便,把模型内部的第一层推理(系统提示词触发)打印出来了,不是模型返回给用户的正式内容。

<think> 嗯,用户这次的问题是关于如何获取ollama本地部署的qwen3模型的dashscope API key。结合之前的对话历史,用户似乎正在搭建一个基于Qwen3-VL的应用,之前还询问过cmd切换盘符的操作,看起来是个技术实践者。 用户可能混淆了两个概念:ollama本地部署的模型和dashscope云端API其实是两种独立的服务。从引用内容来看,用户参考的资料里同时提到了ModelScope的免key API和ollama本地部署,但这两者没有直接关联。特别是引用[3]明确区分了Ollama和vLLM两种部署方式。 让我梳理清楚: - 引用[1][2]提到的dashscope是阿里云提供的在线API服务,需要申请API key - 引用[3][4]讨论的ollama则是纯本地运行方案,根本不需要任何API key 用户的核心需求应该是想用本地模型替代云端API,但可能被资料中的混合描述误导了。 需要重点向用户澄清:本地运行的ollama模型完全独立于dashscope服务,就像在自己电脑上运行的软件不需要联网账号一样。不过考虑到用户可能仍有云端调用需求,还是得说明正规API key获取渠道。 用户的技术水平应该不错,能操作ollama部署说明有基础,但可能对服务架构区分不够清楚。回答时要特别注意: 1. 首先消除误区(本地模型无需key) 2. 给出云端方案作为备选(虽然这不是当前问题) 3. 补充本地调用的具体方法(如OpenAI格式兼容方案) 4. 提醒网络策略等注意事项 最后生成的延伸问题要扣住用户行为模式:ta明显在搭建AI应用系统,所以问题应围绕模型部署优化和架构设计。 </think> 根据引用资料分析,**Ollama本地部署的Qwen3模型不需要DashScope API Key**。以下是关键说明和替代方案: --- ### 核心结论 1. **本地模型无需API Key** Ollama部署的Qwen3在本地运行(如通过`ollama run qwen:7b`),所有计算在本地完成,**无需DashScope API Key** [^2][^4]。 - 验证方法:执行 `curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model": "qwen:7b", "prompt":"你好"}'` 若返回生成内容,说明本地部署成功且无需密钥。 2. **DashScope API Key的适用场景** 仅当通过阿里云**在线调用**DashScope API服务(如ModelScope的免Key API)时才需要密钥[^1]。 - 获取方式: - 登录 [阿里云DashScope控制台](https://dashscope.console.aliyun.com/apiKey) - 创建API Key(免费额度通常足够测试) --- ### 本地调用Qwen3的方法 若需编程调用本地Ollama模型,使用**OpenAI兼容的API格式**(无需密钥): ```python from openai import OpenAI client = OpenAI(base_url="http://localhost:11434/v1", api_key="无需填写") response = client.chat.completions.create( model="qwen:7b", # Ollama模型名称 messages=[{"role": "user", "content": "你好"}] ) print(response.choices[0].message.content) ``` --- ### 常见问题解决 1. **Ollama权限错误** 若部署时出现权限问题(引用[4]): ```yaml # 在docker-compose.yml中添加 services: ollama: security_opt: - seccomp:unconfined cap_add: - SYS_NICE - SYS_RESOURCE ``` 2. **抑制模型冗余输出** 若模型返回大量思考过程(引用[3]): - 在Ollama的Modelfile中添加: ``` TEMPLATE """{{ if .System }}<|im_start|>system\n{{ .System }}<|im_end|>\n{{ end }}{{ .Prompt }}<|im_start|>assistant\n""" ``` - 或通过提示词约束: `"请直接给出答案,无需解释思考过程。"` --- ### 总结对比 | **方案** | 是否需要API Key | 网络要求 | 硬件需求 | |------------------|----------------|----------|----------------| | Ollama本地部署 | ❌ 无需 | ❌ 离线 | 需GPU/大内存 | | DashScope云端API | ✅ 需申请 | ✅ 在线 | 无本地硬件要求 | --- ### 相关问题 1. 如何优化Ollama本地部署的Qwen3推理速度? 2. DashScope API的免费调用额度是多少?超出后如何计费? 3. 在无GPU的设备上如何部署量化版的Qwen3模型? [^1]: 引用[1]: 使用魔搭社区免Key API接入Qwen3-VL能力 [^2]: 引用[2]: API Key需联网,Ollama本地部署对硬件要求较低 [^3]: 引用[3]: 通过Ollama模板定制解决Qwen3冗余思考问题 [^4]: 引用[4]: 本地部署Ollama时的权限配置方案
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