使用Ollama在本地安装、编写Python代码和建立对话

在本地使用Ollama进行AI模型的开发和测试是一个强大且灵活的解决方案。以下是详细的步骤指南,帮助你从安装到实际操作:
C:\pythoncode\new\ollamaclient.py

全部代码

import wx
import json
import requests

class OllamaFrame(wx.Frame):
    def __init__(self):
        super().__init__(parent=None, title='Ollama Chat', size=(800, 600))
        
        # 创建主面板
        panel = wx.Panel(self)
        
        # 创建垂直布局
        vbox = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL)
        
        # 创建输入框和发送按钮的水平布局
        hbox = wx.BoxSizer(wx.HORIZONTAL)
        
        # 创建多行文本框用于显示对话历史
        self.chat_history = wx.TextCtrl(
            panel, 
            style=wx.TE_MULTILINE | wx.TE_READONLY | wx.HSCROLL,
            size=(-1, 400)
        )
        
        # 创建输入框
        self.input_text = wx.TextCtrl(
            panel,
            style=wx.TE_MULTILINE,
            size=
### 关于Ollama DeepSeek本地部署对Python环境的需求 对于在本地环境中部署DeepSeek并与之交互,确实涉及到特定的技术栈需求。当考虑ollama deepseek的本地部署时,虽然官方文档可能未明确指出Python作为必需组件[^1],但从实际操作案例来看,在开发测试阶段利用Python编写脚本与已部署的deepseek模型进行通信是非常常见的做法。 由于通过Wireshark监听到的信息表明可以使用Python来实现与本地ollama部署的deepseek对话,这间接说明了如果想要方便快捷地构建应用程序接口(APIs),或是执行自动化任务,则安装Python环境会是一个合理的选择。此外,许多机器学习框架服务都提供了基于Python的客户端库或SDK,这些工具能够简化调用API的过程并加速应用开发周期。 然而需要注意的是,具体的依赖关系取决于所采用的具体实施方案以及目标平台的要求。某些情况下,仅需具备运行时支持而无需完整的Python开发环境;而在其他场景下则完全有可能绕过Python直接与其他编程语言对接。 ```python import requests def query_deepseek(prompt): url = "http://localhost:8000/api/v1/query" headers = {"Content-Type": "application/json"} data = {"prompt": prompt} response = requests.post(url, json=data, headers=headers) result = response.json() return result['response'] ``` 此代码片段展示了如何借助Python中的`requests`库向本地部署的服务发送请求,证明了拥有Python环境能极大地方便开发者快速上手并完成原型验证工作。
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