ollama模型调用
时间: 2025-05-16 20:04:24 浏览: 44
### Ollama 模型调用方法
Ollama 是一种轻量级的开源工具,用于运行和管理大型语言模型 (LLM),它提供了简单易用的命令行接口来进行模型交互。以下是关于如何调用 Ollama 模型的具体说明:
#### 基本调用方式
通过 `ollama run` 命令可以直接启动指定名称的模型并与之交互[^1]。例如,要调用名为 `llama2` 的模型,可以在终端输入如下命令:
```bash
ollama run llama2
```
此命令会启动该模型,并允许用户与其进行实时对话。
#### 删除不需要的模型
当某些模型不再被需要时,可以通过以下命令将其从系统中移除[^2]:
```bash
ollama model delete gpt4
```
注意,在执行删除操作前应确认目标模型确实无其他用途,以免误删影响后续工作。
#### 更新现有模型
为了获取最新版本或者修复已知问题,定期更新所使用的模型是非常重要的一步。虽然具体更新指令未在上述资料里提及,通常情况下可参照官方文档指南完成这一过程。
#### 集成到应用程序中的示例
除了直接通过命令行与模型互动外,还可以将 Ollama 整合至更复杂的应用场景当中。比如,在构建一个基于文档查询的知识管理系统时,先利用嵌入式模型处理原始文件材料——这包括但不限于解析、切分以及生成向量表示等一系列预处理步骤;一旦这些准备工作顺利完成,则会在界面上看到相应的提示标记(如“绿色勾选”图标),表明一切就绪待命状态[^3]。
下面给出一段 Python 代码片段作为演示,展示怎样借助 RESTful API 来远程访问部署好的 Ollama 实例:
```python
import requests
def query_ollama(prompt, model="llama2"):
url = f"http://localhost:11434/api/generate?model={model}&prompt={prompt}"
response = requests.get(url)
return response.json()
result = query_ollama("What is the capital of France?")
print(result['response'])
```
以上脚本定义了一个函数 `query_ollama()` ,接受两个参数分别为提问内容 (`prompt`) 和选用哪个 LLM(`model`, 默认设为 `llama2`) 。随后构造 HTTP GET 请求发送给监听于 localhost 地址端口 11434 上的服务端程序实例化对象处等待回应数据包返回后再提取其中的关键字段值打印出来即可得到最终答案字符串形式呈现给使用者查看。
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