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ollama 千问7b flask

时间: 2025-04-19 15:41:41 浏览: 24

### 集成Ollama Qianwen-7B模型到Flask框架为了在Flask应用程序中集成Ollama Qianwen-7B模型，可以遵循以下方法来创建一个简单的API接口。此过程涉及加载预训练的语言模型并设置路由以接收输入请求和返回预测结果。 #### 安装依赖库首先安装必要的Python包，包括`transformers`用于处理Hugging Face上的Qianwen-7B模型以及`flask`作为Web服务器网关接口(WSGI)应用服务端： ```bash pip install flask transformers torch ``` #### 加载模型和服务配置接着编写一段初始化代码片段，在启动时加载大型语言模型(LLM)，这里假设已经下载好了对应的权重文件： ```python from flask import Flask, request, jsonify import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer app = Flask(__name__) device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("qianwen-7b", trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("qianwen-7b").to(device) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): data = request.json inputs = tokenizer(data['text'], return_tensors="pt").to(device) outputs = model.generate(**inputs) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) response = {"prediction": result} return jsonify(response) if __name__ == "__main__": app.run(debug=True) ``` 上述脚本定义了一个名为`/predict`的HTTP POST API端点[^1]。当接收到客户端发送过来的数据后会调用LLM生成回复，并将结果封装为JSON对象返回给前端使用者。请注意实际部署过程中还需要考虑更多因素比如安全性、性能优化等方面；此外对于GPU资源有限的情况建议采用量化技术减少显存占用量从而提高吞吐率。

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