ollama-webui 部署gradio
时间: 2025-01-11 11:50:01 浏览: 73
### 关于 Ollama-WebUI 使用 Gradio 部署
对于希望利用Gradio来部署Ollama-webui的应用场景,可以遵循如下方法。首先确认已经安装好Python环境以及pip工具,在本地计算机上创建一个新的虚拟环境有助于隔离项目依赖。
#### 安装必要的库
通过命令行执行以下操作以确保所需软件包被正确加载:
```bash
pip install gradio transformers torch
```
这些库提供了构建机器学习应用界面和支持模型推理的基础功能[^1]。
#### 准备模型文件
假设已获取到所需的预训练模型并放置在一个指定目录下,比如`C:\ollama-webui-main\models\`。此步骤类似于其他基于Transformer架构的语言模型准备过程。
#### 编写启动脚本
编写一段简单的Python代码用于初始化Gradio接口并与后台处理逻辑相连接。下面是一个基本的例子说明如何做到这一点:
```python
import gradio as gr
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
def generate_response(prompt):
model_path = "path/to/your/model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return response
iface = gr.Interface(fn=generate_response, inputs="text", outputs="text")
if __name__ == "__main__":
iface.launch()
```
这段代码定义了一个函数`generate_response()`接收用户输入作为参数,并返回由OLLAMA模型生成的回答;接着创建一个Gradio Interface实例并将上述函数绑定为其核心业务逻辑;最后调用`.launch()`方法开启服务。
请注意实际部署时可能还需要考虑更多因素如性能优化、安全性配置等,以上仅提供最基础框架供参考。
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