如何在本地部署Ollama大模型并使用Python进行简单访问

已于 2024-10-19 12:45:17 修改
阅读量8.3k 收藏 32
点赞数 15
分类专栏： ollama 文章标签： python 人工智能 pycharm gpt-3
于 2024-10-18 20:17:38 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_49035156/article/details/143061309
版权

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。
在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述

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

最低0.47元/天 解锁文章
Python 调用 Ollama 库：本地大语言模型使用详解
s13596191285的博客
03-18 253
随着大语言模型在各类智能应用中的广泛应用，如何在本地高效部署和调用这些模型成为技术热点。Ollama 提供了一种便捷的方式，将本地大语言模型封装为可调用的服务接口，从而让开发者可以通过 Python 脚本直接与模型进行交互。本文将介绍如何在 Python 中使用 Ollama 库实现大语言模型的查询，解析其核心调用流程与错误处理逻辑，并附上详细代码示例。
python调用ollama库详解
2201_75335496的博客
12-14 7990
python调用ollama库详解，包含： 准备Ollama软件、准备ollama库 ollama库的基本使用 ollama库的进阶使用：options参数设置、返回的json对象处理
【LLM】二、python调用本地的ollama部署的大模型
qq_55068938的博客
07-08 3万+
本地部署了大模型，下一步任务便是如何调用的问题，实际场景中个人感觉用http请求的方式较为合理，本篇文章也将通过http请求的方式来调用我们本地部署的大模型，正文开始。
python 下载安装，使用python调用本地Ollama部署的DeepSeek模型
最新发布
2301_79073157的博客
03-22 1860
python 下载安装详细教程，使用python调用本地Ollama部署的DeepSeek模型教程
如何在本地部署大模型并实现接口访问（ Llama3、Qwen、DeepSeek等）
我们都是被分成两半的人，一边热爱生活，一边憎恨生活。面对生活，我们总是在矛盾的两端摇摆，在反复的矛盾和犹豫中，一边踉跄前行，一边重振旗鼓。我渴望改变，渴望变得更好，渴望找到出口……就像一个溺水人的挣扎，就像一个救生圈。我是一个矛盾集合体，想要变得快乐，但是
01-11 1万+
本文详细介绍了如何在本地服务器上部署大模型（如DeepSeek、Llama3、Qwen等），并通过接口实现外部调用。首先，从HuggingFace或魔搭网站下载模型，使用git lfs和screen确保大文件完整下载；接着，使用FastAPI封装模型推理过程，支持多GPU运行并通过CUDA_VISIBLE_DEVICES指定显卡，提供完整的app.py代码实现模型加载和接口响应；然后，通过conda创建Python 3.10环境并安装依赖，使用nohup后台运行服务；最后，展示如何通过Postman或代码调
用Python调用本地 llama3 模型
bagell的博客
11-08 1549
在当今的人工智能时代，各种强大的语言模型不断涌现。如果你想在本地使用 llama3 模型，并且通过 Python 来调用它，那么这篇文章将为你提供详细的指南。一、为什么要使用本地 模型？隐私保护：在本地运行模型可以确保你的数据不会被上传到第三方服务器，从而更好地保护隐私。更快的响应速度：无需通过网络连接到远程服务器，本地调用可以提供更快的响应时间。自定义和灵活性：你可以根据自己的需求对模型进行定制和优化。二、准备工作安装 Python首先，确保你已经安装了 Python。
在本地使用 Ollama 部署 Deepseek Coder R1 大模型
02-11
在本地使用 Ollama 部署 Deepseek Coder R1 大模型是一个涉及多个步骤的过程，涉及安装、模型拉取、自定义设置和API交互等关键环节。首先，Ollama 作为一个本地运行大语言模型（LLM）的工具，支持跨平台使用，包括 ...
使用Ollama+Python本地环境搭建AI大模型
开开心心，努力生活
06-14 3120
工作需要，最近研究在本地搭建AI问答平台的方法，设计到简单的文本问答、Word文档问答、Pdf文档问答、excel/csv文档问答以及图片问答。搭建AI其实很简单，只需要去下载一个Ollama就可以了，在Ollama上可以使用很多的大模型，比如说Llama3、Qwen等。下载Ollama后，只需要打开cmd，然后输入命令，就可以运行指定模型了。（如果没有pull模型的话，运行该命令会先去拉模型下来，然后再运行模型）model_name是指模型名称，不知道有什么模型的，可以去Ollama的官网查看。
本地大模型5：在pycharm用python调用ollama本地大模型
weixin_74825941的博客
09-12 7036
python调用ollama本地大模型
Ollama实践之：Python代码生成与执行
hong161688的博客
11-13 1102
Ollama是一种基于Transformer架构的生成式语言模型，与GPT系列模型类似，但可能在某些特定任务上表现更佳。它通过大量训练数据学习语言的统计规律，并生成新的、合理的文本。在代码生成方面，Ollama能够理解代码的语法结构、逻辑关系和上下文信息，生成符合预期的代码片段。
使用 ollama 部署本地模型，零基础入门到精通，非常详细收藏我这一篇就够了
m0_65555479的博客
08-15 2974
在本地启动并运行大型语言模型。运行Llama 2，Code Llama和其他模型。自定义并创建您自己的。
AI大模型企业应用实战：Prompt让LLM理解知识
2401_84204413的博客
06-25 2631
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
ollama本地模型使用openai的接口
05-10 1万+
【代码】ollama使用openai的接口。
在 Windows 上使用 Ollama 配置本地及外网访问
热门推荐
weixin_49938804的博客
04-29 5万+
ollama Windows 安装配置，外网范围
在本地运行大模型：以Ollama为例
python12222_的博客
11-06 4685
对于不少朋友来说，想要让这些大模型在自己的电脑上跑起来，似乎是一件很遥远的事情。别担心！今天我们就来一步步教你如何在Windows系统下轻松实现这一目标——使用一个叫作Ollama的工具。
爽，三分钟接入本地大模型！
m0_65555479的博客
12-19 4165
之前也分享过本地运行的大模型，毕竟是第三方开发的，效果没那么好量化今天来分享一下，三分钟接入知名大厂的本地大模型！利用Ollama+Anything LLM，无需写代码，不用Docker环境，甚至不用GPU（当然，有最好），给你电脑赋能AI会附上软件下载的官网，同时后台准备一份云盘安装包，方便外网环境差的bro下载~
本地部署ollama大模型使用gpu
01-21
### 部署 Ollama 大模型并启用 GPU 支持 为了在本地环境中成功部署 Ollama 并利用 GPU 加速，需确保环境配置正确无误。以下是具体的操作指南： #### 环境准备 确认已安装 NVIDIA CUDA 和 cuDNN 库，并验证驱动程序版本兼容性。对于 Docker 容器而言，应采用支持 GPU 的镜像。 ```bash nvidia-smi # 检查NVIDIA设备状态以及驱动是否正常工作 ``` 如果命令返回有效输出，则表明系统已经正确识别到 GPU 设备[^2]。 #### 安装 Nvidia Container Toolkit 通过官方文档指导完成 Nvidia Container Toolkit 的安装过程，这一步骤至关重要，因为该工具包允许容器访问主机上的 GPU 资源。 ```bash distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit sudo systemctl restart docker ``` 上述脚本适用于 Ubuntu 发行版；其他 Linux 版本可能有所不同，请参照[NVIDIA 文档](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html)获取更多信息。 #### 修改 Docker 启动参数 编辑 `/etc/docker/daemon.json` 文件来指定 `default-runtime` 参数为 `"nvidia"` ，从而让所有新创建的容器默认使用 NVIDIA 运行时环境。 ```json { "runtimes": { "nvidia": { "path": "nvidia-container-runtime", "runtimeArgs": [] } }, "default-runtime": "nvidia" } ``` 重启 Docker 服务使更改生效: ```bash sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart docker ``` #### 构建与运行含有 GPU 支持的大规模模型镜像 拉取带有 GPU 支持标签（如 `-gpu` 或者 `-cuda`）的预构建镜像，或者自行定制化制作适合项目需求的基础镜像。 ```bash docker pull ollama-model:latest-gpu ``` 启动容器时加入必要的标志位以激活 GPU 功能： ```bash docker run --gpus all -itd \ --name=ollama_container \ -v local_data:/data \ ollama-model:latest-gpu ``` 此时应当可以顺利调用 GPU 来加速训练或推理任务了。可以通过执行如下 Python 测试代码片段验证 TensorFlow 是否能够检测到可用的 GPU 设备。 ```python import tensorflow as tf print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))) ```
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值