使用 ChatOllama 在本地运行开源大语言模型

技术背景介绍

在人工智能领域，开源大语言模型（LLM）正逐步成为开发者研究和应用的重要工具。而如何高效、安全地在本地运行这些模型，则是一个关键问题。ChatOllama 提供了解决方案：通过一个工具包，打包了模型权重、配置和数据，并支持 GPU 加速优化。借助 ChatOllama，您可以轻松地在本地运行诸如 Llama 2 等开源模型，甚至实现多模态输入和工具调用等高级功能。

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核心原理解析

ChatOllama 的核心特性包括：

1. 本地化运行：无需担心外部网络依赖，数据隐私得以保障。
2. 统一的模型管理：通过 Modelfile 文件描述模型的权重、配置以及其他元数据。
3. 工具调用和多模态支持：轻松处理图片、文本等多模态输入，并支持直接调用自定义工具。
4. 优化的硬件支持：根据硬件（如 GPU）进行自动优化，保证高效推理。

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代码实现演示

以下是使用 ChatOllama 搭建一个多模态输入的示例，处理文本和图片输入，并通过模型推理获取结果。

1. 安装依赖

在开始之前，确保您已经安装必要的依赖：

%pip install -qU langchain-ollama

2. 准备图片和文本数据

我们将以一个预制的图片（Base64 编码格式）和问题文本为输入：

import base64
from io import BytesIO
from PIL import Image

# 将本地图片转换为 Base64 字符串
def convert_to_base64(image_path):
    with <