[管理故事]:路遥知马力,日久见人心。

  大多数的同仁都很兴奋,因为单位里调来一位新主管,据说是个能人,专门被派来整顿业务;可是日一天天过去,新主管却毫无作为,每天彬彬有礼进办公室,便躲在里面难得出门,那些本来紧张得要死的坏份子,现在反而更猖獗了。

  他那里是个能人嘛!根本是个老好人,比以前的主管更容易唬!

  四个月过去,就在真正努力为新主管感到失望时,新主管却发威了——坏份子一律开革,能人则获得晋升。下手之快,断事之准,与四月表现保守的他,简直像是全然换个人。

  年终聚餐时,新主管在酒过三巡之后致词:「相信大家对我新到任期间的表现,和后来的大刀阔斧,一定感到不解,现在听我说个故事,各位就明白了:「我有位朋友,买了栋带着大院的房子,他一搬进去,就将那院子全面整顿,杂草树一律清除,改种自己新买的花卉,某日原先的屋主往访,进门大吃一惊的问:「那最名贵的牡丹哪里去了?」我这位朋友才发现,他竟然把牡丹当草给铲了。

  后来他又买了一栋房子,虽然院子更是杂乱,他却是按兵不动,果然冬天以为是杂树的植物,春天里开了繁花;春天以为是野草的,夏天里成了锦蔟;半年都没有动静的小树,秋天居然红了叶。直到暮秋,它才真正认清哪些是无用的植物,而大力铲除,并使所有珍贵的草木得以保存。」说到这儿,主管举起杯来:「让我敬在座的每一位,因为如果这办公室是个花园,你们就都是其间的珍木,珍木不可能一年到头开花结果,只有经过长期的观察才认得出啊!
Python 中集成 Ollama 可以通过使用 `ollama` 官方提供的 Python 客户端库来实现。Ollama 是一个本地运行的大型语言模型(LLM)工具,它支持多种模型,如 Llama 2、Mistral 等,并且可以通过简单的 APIPython 应用程序集成。 ### 安装 Ollama Python 库 首先,需要确保你已经在本地系统上安装了 Ollama。你可以从 [Ollama 官方网站](https://ollama.com/)下载并安装适用于你操作系统的版本。 接下来,安装 Python 客户端库。Ollama 提供了一个官方的 Python 包,可以通过 `pip` 安装: ```bash pip install ollama ``` ### 使用 Ollama Python 库 安装完成后,可以使用 `ollama` 模块来调用 OllamaAPI。以下是一个简单的示例,展示如何使用 Ollama 的 `generate` 方法来生成文本: ```python import ollama # 生成文本 response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') # 打印响应 print(response['response']) ``` 在这个例子中,`model` 参数指定了要使用的模型(例如 `llama3`),`prompt` 参数是用户输入的提示词。Ollama 会根据提示词生成相应的文本,并返回一个包含 `response` 字段的字典。 ### 获取模型列表 如果你想查看当前可用的模型,可以使用以下代码: ```python import ollama # 获取模型列表 models = ollama.list() # 打印模型列表 for model in models['models']: print(model['name']) ``` ### 模型对话(Chat) Ollama 还支持更复杂的对话模式,允许你在多轮对话中保持上下文。以下是一个使用 `chat` 方法的示例: ```python import ollama # 开始对话 response = ollama.chat( model='llama3', messages=[ {'role': 'user', 'content': '你好,你能帮我做什么?'}, {'role': 'assistant', 'content': '你好!我可以帮助你回答问题、提供建议,甚至进行简单的创作。有什么我可以帮你的吗?'}, {'role': 'user', 'content': '你能告诉我关于机器学习的基础知识吗?'} ] ) # 打印响应 print(response['message']['content']) ``` 在这个例子中,`messages` 参数是一个包含多个对话记录的列表,每个记录都有一个 `role` 和 `content` 字段。Ollama 会根据这些对话记录生成相应的回复。 ### 错误处理 在实际应用中,建议添加错误处理逻辑,以应对可能出现的网络问题或模型加载失败等情况: ```python import ollama try: response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') print(response['response']) except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") ``` ### 相关问题
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