Python开发者快速上手Ollama AI模型集成指南

Python开发者快速上手Ollama AI模型集成指南

【免费下载链接】ollama-python 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ol/ollama-python

准备工作：环境检查与前置条件

在开始使用Ollama Python库之前，我们需要先确保开发环境准备就绪。让我们一步步来检查各项准备工作：

系统环境检查清单：

• Python版本：3.8或更高版本
• Pip包管理器：已安装并可正常使用
• Ollama服务：本地已安装并正在运行

模型准备步骤： 在本地Ollama中拉取一个基础模型，比如执行命令：

ollama pull gemma3

这个步骤会下载模型文件到本地，为后续的AI对话做好准备。

核心步骤：快速安装与基础使用

安装Ollama Python库

使用简单的pip命令即可完成安装：

pip install ollama

这个命令会自动下载并安装最新版本的Ollama Python客户端库。

第一个AI对话程序

让我们创建一个简单的对话程序来测试安装是否成功：

from ollama import chat
from ollama import ChatResponse

# 发起对话请求
response: ChatResponse = chat(model='gemma3', messages=[
  {
    'role': 'user',
    'content': '为什么天空是蓝色的？',
  },
])

# 输出AI的回复
print(response.message.content)

流式响应体验

想要实时看到AI思考的过程吗？启用流式响应功能：

from ollama import chat

stream = chat(
    model='gemma3',
    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)

验证测试：确保功能正常运行

完成安装和基础使用后，我们需要验证整个流程是否正常工作：

验证步骤：

1. 确认Ollama服务在本地运行
2. 检查模型是否已正确下载
3. 运行示例代码查看输出结果
4. 测试流式响应功能是否流畅

如果遇到任何问题，可以检查以下几点：

• 网络连接是否正常
• 模型名称是否正确
• Python环境是否配置正确

进阶配置：个性化设置与高级功能

自定义客户端配置

如果你需要连接到不同的Ollama服务地址，可以创建自定义客户端：

from ollama import Client

# 配置自定义客户端
client = Client(
  host='http://localhost:11434',
  headers={'x-custom-header': 'my-value'}
)

# 使用自定义客户端进行对话
response = client.chat(model='gemma3', messages=[
  {
    'role': 'user',
    'content': '为什么天空是蓝色的？',
  },
])

异步客户端使用

对于需要高性能的应用场景，可以使用异步客户端：

import asyncio
from ollama import AsyncClient

async def chat():
  message = {'role': 'user', 'content': '为什么天空是蓝色的？'}
  response = await AsyncClient().chat(model='gemma3', messages=[message])
  print(response.message.content)

asyncio.run(chat())

云端模型接入

想要体验更强大的模型？可以接入Ollama云端服务：

import os
from ollama import Client

# 配置云端API客户端
client = Client(
    host='https://ollama.com',
    headers={'Authorization': 'Bearer ' + os.environ.get('OLLAMA_API_KEY')}
)

messages = [
  {
    'role': 'user',
    'content': '为什么天空是蓝色的？',
  },
]

for part in client.chat('gpt-oss:120b', messages=messages, stream=True):
  print(part.message.content, end='', flush=True)

常见问题与解决方案

问题1：模型未找到错误

• 解决方案：使用ollama pull 模型名称命令下载对应模型

问题2：连接超时

• 解决方案：检查Ollama服务是否正在运行

问题3：API密钥错误

• 解决方案：确认环境变量中的API密钥设置正确

通过以上步骤，您应该能够顺利地在Python项目中集成Ollama AI功能，开始构建智能应用。记得在实际使用过程中根据具体需求调整配置参数，以获得最佳的使用体验。

【免费下载链接】ollama-python 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ol/ollama-python