chatbox找不到ollama模型
时间: 2025-02-07 08:08:05 浏览: 798
### 使用 Ollama 模型于聊天框
为了使 Ollama 模型能够在聊天框中被使用,需先通过特定命令将模型部署至本地环境。对于希望集成到聊天应用中的场景而言,创建并加载指定的 Ollama 模型是一个必要的前置条件。
利用 `ollama create` 命令可以根据 Modelfile 创建新的模型实例,此过程允许用户把自定义或是外部引入的模型加入到本地 Ollama 环境之中[^1]。例如,在 Windows 的命令提示符下切换目录至 `.ollama/models` 文件夹后执行如下指令可以完成名为 "Llama3-8B-Chinese-Chat-f16-v2" 的中文对话模型创建:
```bash
cd /d C:\Users\WUQY\.ollama\models
ollama create Llama3-8B-Chinese-Chat-f16-v2 -f Llama3-8B-Chinese-Chat-f16-v2
```
一旦成功安装了所需的 Ollama 模型,下一步就是将其接入支持 API 调用的服务端程序里去,以便能够响应来自前端界面(如网页上的聊天窗口)的消息请求。通常情况下,这涉及到配置服务器以监听 HTTP 请求,并设置路由来处理传入的信息流;当接收到用户的输入时,则调用相应的 Ollama 接口来进行推理运算,最后返回生成的回答给客户端显示出来。
假设已经有一个基于 Flask 或 Django 构建的应用服务作为中介层连接前后两端,那么可以在 Python 中编写简单的函数实现上述逻辑:
```python
from flask import Flask, request, jsonify
import requests
app = Flask(__name__)
@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
user_message = request.json.get('message')
# 这里的 URL 应替换为实际运行着 Ollama 服务的位置
response = requests.post(
'http://localhost:8000/api/v1/generate',
json={"prompt": user_message}
)
bot_reply = response.json().get('text')
return jsonify({"reply": bot_reply})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
这段代码展示了如何接收 POST 请求中的消息体数据并通过 RESTful 风格向远端提供有 Ollama 功能的服务发送查询请求,之后再把得到的结果封装成 JSON 对象回传给发起者。请注意这里的接口地址仅为示意用途,具体应依据实际情况调整。
阅读全文
相关推荐


















