Python 调用 Ollama 库：本地大语言模型使用详解

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。

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一、背景与优势

大语言模型（LLM）在自然语言处理、智能客服、内容生成等领域表现出色。传统的云端调用虽然方便，但对于要求低延时和数据隐私的场景，本地部署成为理想选择。Ollama 库正是基于此理念，将本地大语言模型封装为易于调用的 API 接口，帮助开发者在本地环境中实现高效推理与响应。

优势包括：

• 低延时响应：本地运行避免了网络传输延时，能够快速返回查询结果。
• 数据隐私保护：所有请求在本地处理，数据不会传输到云端。
• 灵活定制：开发者可根据需求选择不同的模型或调整调用参数，实现多样化的应用场景。

引用文献：Ollama Documentation citeOllamaDoc

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二、安装与环境配置

首先，请确保已安装 Python 3.8+，并且在本地已