【LLM】二、python调用本地的ollama部署的大模型

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【LLM】一、利用ollama本地部署大模型

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前言

一、ollama库调用

二、langchain调用

三、requests调用

四、相关参数说明：

总结

前言

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。

一、ollama库调用

参考文档：ollama的python库调用

注意，这里的ollama不是我们第一篇安装的那个Ollama！！！！不要搞混

1、环境准备：

pip install ollama

2、调用示例：

如果你都是按照默认设置安装的Ollama，即host和port等均未设置，那执行以下代码即可

import ollama
res=ollama.chat(model="phi3",stream=False,messages=[{"role": "user","content": "你是谁"}],options={"temperature":0})
print(res)

返回结果如：

如果你更改了Ollama的配置，比如更改了监听端口，则执行下边代码：

import ollama

host="xxx"
port="xxx"
client= ollama.Client(host=f"http://{host}:{port}")
res=client.chat(model="qwen2:1.5b",messages=[{"role": "user","content": "你是谁"}],options={"temperature":0})

print(res)

返回结果如：

其中，host和port改为你自己的即可

二、langchain调用

参考链接：langchain调用ollama

1、安装依赖：

pip install langchain
pip install langchain_community

2、调用示例

from langchain_community.llms import Ollama
host="xxx"
port="xxx" #默认的端口号为11434
llm=Ollama(base_url=f"http://{host}:{port}", model="qwen2:1.5b",temperature=0)
res=llm.invoke("你是谁")
print(res)

其中，host和port改为你自己的即可

结果如：

三、requests调用

1、安装依赖

pip install requests

2、调用示例

host="xxx"
port="xxx"
url = f"http://{host}:{port}/api/chat"
model = "qwen2:1.5b"
headers = {"Content-Type": "application/json"}
data = {
        "model": model, #模型选择
        "options": {
            "temperature": 0.  #为0表示不让模型自由发挥，输出结果相对较固定，>0的话，输出的结果会比较放飞自我
         },
        "stream": False, #流式输出
        "messages": [{
            "role": "system",
            "content":"你是谁？"
        }] #对话列表
    }
response=requests.post(url,json=data,headers=headers,timeout=60)
res=response.json()
print(res)

其中，host和port改为你自己的即可，结果同上