ollama使用教程
时间: 2025-01-13 19:56:54 浏览: 148
### Ollama 使用教程
Ollama 是一款用于管理和运行大型语言模型的应用程序。通过简单的命令行操作即可完成模型的下载、配置以及调用。
#### 下载并安装 Ollama
访问官方网站获取最新版本的安装包[^1]:
- 官方网址: [https://ollama.com/](https://ollama.com/)
- GitHub 项目页面: [https://github.com/ollama/ollama](https://github.com/ollama/ollama)
按照官方文档中的指导完成软件安装过程。
#### 配置环境变量 (如果需要)
部分操作系统可能需要设置环境变量来确保 `ollama` 命令可以在任何位置执行。具体方法取决于所使用的平台,在 Linux 或 macOS 上通常可以通过编辑 `.bashrc` 文件实现;而在 Windows 中则需调整系统的 PATH 参数。
#### 获取可用的大规模预训练模型列表
为了查看当前支持哪些大规模预训练模型,可浏览在线库资源:
- 模型仓库链接: [https://ollama.com/library](https://ollama.com/library)
这里列出了多种不同类型的自然语言处理任务适用的语言模型供用户挑选。
#### 运行选定的 LLM 模型实例
假设选择了名为 "llama2" 的模型作为实验对象,则只需打开终端窗口并键入如下指令启动该模型服务[^2]:
```shell
ollama run llama2
```
这条语句会自动加载指定名称对应的模型文件,并准备就绪等待接收来自客户端应用程序的数据请求。
#### 发送 API 请求给已部署的服务端口
一旦上述步骤顺利完成之后,就可以利用 HTTP POST 方法向本地主机上的特定 URL 地址发送 JSON 格式的查询字符串了。例如:
```python
import requests
url = 'http://localhost:8080/v1/completions'
data = {
"prompt": "你好",
"max_tokens": 50,
}
response = requests.post(url, json=data).json()
print(response['choices'][0]['text'])
```
这段 Python 脚本展示了如何构建一个简单的 RESTful API 调用来交互式地测试刚刚上线的语言理解能力。
阅读全文
相关推荐


















