ollama部署通意千问并用python调用
时间: 2025-06-10 08:29:23 浏览: 18
### 部署Ollama并使用Python调用通义千问模型
#### 一、安装Ollama
为了在本地环境中成功部署Ollama，需按照以下步骤操作：
1. **下载Ollama**
访问官方文档或通过提供的链接下载适用于Windows系统的Ollama二进制文件[^1]。
2. **运行Ollama服务**
使用命令行启动Ollama服务。打开终端窗口，输入以下命令以初始化和运行Ollama：
```bash
ollama serve
```
3. **验证Ollama状态**
执行`ollama list`命令确认Ollama已正常工作，并查看可用的大语言模型列表[^1]。
---
#### 二、下载并加载通义千问模型
完成Ollama的基础设置后，可以继续下载通义千问（Qwen）模型至本地环境。
1. **拉取Qwen模型**
输入以下命令从远程仓库获取最新版本的Qwen模型：
```bash
ollama pull qwen:latest
```
此过程可能需要一定时间，具体取决于网络速度以及目标模型大小。
2. **检查模型是否就绪**
运行`ollama models`指令来核实Qwen已被正确加载到系统中[^1]。
---
#### 三、通过Python调用Qwen模型
借助LangChain库中的Ollama集成功能，能够便捷地实现对Qwen模型的功能访问。
以下是完整的代码示例用于演示这一流程[^3]:
```python
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_community.llms import Ollama
# 定义提示模板
prompt_template = "请写一首关于{topic}的诗"
# 初始化Ollama对象指定使用的LLM为Qwen
ollama_llm = Ollama(model="qwen")
# 构建链式处理逻辑
llm_chain = LLMChain(
llm=ollama_llm,
prompt=PromptTemplate.from_template(prompt_template)
)
# 调用接口传入参数获得结果
result = llm_chain.invoke({"topic": "秋天"})
print(result["text"])
```
上述脚本定义了一个简单的诗歌创作任务，并将其提交给Qwen模型进行解析与生成[^3]。
---
#### 四、注意事项
- 确保Python开发环境已经预先安装好必要的依赖项，比如`langchain-community`包可以通过pip工具快速安装：
```bash
pip install langchain-community
```
- 若遇到任何兼容性问题，请参照官方指南调整相应配置选项[^3]。
---
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从描述“飞思OA源代码[数据库文件],以上代码没有数据库文件,请从这里下”可以分析出以下信息：虽然文件列表中提到了“DB”，但实际在当前上下文中，并没有提供包含完整数据库文件的下载链接或直接说明，这意味着如果用户需要获取完整的飞思OA系统的数据库文件，可能需要通过其他途径或者联系提供者获取。
文件的标签为“飞思OA源代码[数据库文件]”，这与标题保持一致，表明这是一个与飞思OA系统源代码相关的标签，而附加的“[数据库文件]”特别强调了数据库内容的重要性。在软件开发中，标签常用于帮助分类和检索信息，所以这个标签在这里是为了解释文件内容的属性和类型。
文件名称列表中的“DB”很可能指向的是数据库文件。在一般情况下，数据库文件的扩展名可能包括“.db”、“.sql”、“.mdb”、“.dbf”等，具体要看数据库的类型和使用的数据库管理系统（如MySQL、SQLite、Access等）。如果“DB”是指数据库文件，那么它很可能是以某种形式的压缩文件或包存在，这从“压缩包子文件的文件名称列表”可以推测。
针对这些知识点，以下是一些详细的解释和补充：
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【标题】中提到的“精美ICO图标打包下载”，指向用户提供的是一组精选的图标文件，这些文件格式为ICO。ICO文件是一种图标文件格式，主要被用于Windows操作系统中的各种文件和应用程序的图标。由于Windows系统的普及，ICO格式的图标在软件开发中有着广泛的应用。
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