本地运行LLama 3.2的三种方法

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原创最新推荐文章于 2026-08-14 08:29:29 发布 1.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

智谱AI发布国产最强大模型GLM4，理解评测与数学能力仅次于Gemini Ultra和GPT-4，编程能力超过Gemini-pro，还有对标GPTs商店的GLMs 这是在智谱AI开发者大会上推出的新一代基座大语言模型，GLM4相比较此前最大的特点是三个变化：性能全面提升、上下文长度更长、支持更强的多模态能力。GLM4（GLM4）详细信息 | 名称、简介、使用方法，开源情况，商用授权信息 | 数据学习 (DataLearner) 阅读详情

大型语言模型（LLMs）已经彻底改变了AI领域，小型模型也在崛起。因此，即使是在旧的PC和智能手机上运行先进的LLMs也成为了可能。为了给大家一个起点，我们将探索三种不同的方法来本地与LLama 3.2进行交互。

先决条件

在我们深入探讨之前，请确保你已经：

安装并运行了Ollama
已经拉取了LLama 3.2模型（在终端中使用 ollama pull llama3.2）

现在，让我们来探索这三种方法！

Ollama的Python包提供了一种简便的方法，可以在你的Python脚本或Jupyter笔记本中与LLama 3.2进行交互。
在这里插入图片描述

这种方法非常适合简单的同步交互。但如果你想要流式接收响应呢？Ollama为你提供了AsyncClient：

在这里插入图片描述

方法二：使用Ollama API

对于那些更喜欢直接使用API或想要将LLama 3.2集成到非Python应用程序中的人，Ollama提供了一个简单的HTTP API。

在这里插入图片描述

这种方法为你提供了从任何能够发出HTTP请求的语言或工具与LLama 3.2进行交互的灵活性。

方法三：使用Langchain构建高级应用程序

对于更复杂的应用程序，特别是涉及文档分析和检索的应用程序，Langchain与Ollama和LLama 3.2可以无缝集成。

以下代码片段展示了加载文档、创建嵌入和执行相似性搜索的过程：

from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader, UnstructuredWordDocumentLoader   
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter   
from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings   
from langchain_community.llms import Ollama   
from langchain_community.vectorstores import Chroma         

# 加载文档   
loader = DirectoryLoader('/path/to/documents', glob="**/*.docx", loader_cls=UnstructuredWordDocumentLoader)   
documents = loader.load()         

# 将文档拆分为多个块   
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)   
splits = text_splitter.split_documents(documents)         

# 创建嵌入和向量存储   
embeddings = OllamaEmbeddings(model="nomic-embed-text")   
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=embeddings)         

# 初始化LLama 3.2   
llm = Ollama(model="llama3.2", base_url="http://localhost:11434")         

# 执行相似性搜索并生成回答   
query = "What was the main accomplishment of Thomas Jefferson?"   
similar_docs = vectorstore.similarity_search(query)   
context = "\n".join([doc.page_content for doc in similar_docs])   
response = llm(f"上下文: {context}\n问题: {query}\n回答:")   
print(response)

这种方法允许你构建能够使用LLama 3.2强大的语言理解能力来理解和推理大量文本数据的应用程序。

开始生成提示了！

下载成功后，你可以在终端中使用以下命令运行模型：

$ ollama run llama3.2:3b-instruct-q8_0

现在你已经可以生成一些图片提示了。假设我想为我的博客文章创建一个缩略图，于是我运行了下面的提示词：

Generate a random image prompt that I can use as a thumbnail for my article.

这是生成的结果：

Here's a random image prompt for you:         


"A misty, moonlit forest with an old, gnarled tree in the center, its branches twisted and tangled like a giant's fingers. In the background, a subtle glow   
emanates from a faint, ethereal light that seems to be seeping from the very earth itself."         


Feel free to use this prompt as is or modify it to fit your article's theme and style!

现在我准备在leonardo.ai网站上使用这个图片提示。这个网站非常适合从文本生成图片。你可以通过创建账户轻松开始制作图片。