【LLM】二、python调用本地的ollama部署的大模型
原创一、引言
随着人工智能技术的逐步成长,大模型的应用越来越广泛。在本篇文章中,我们将介绍怎样使用Python调用本地部署的ollama大模型。ollama是一种开源的大模型部署框架,赞成多种模型格式和硬件平台,让用户能够轻松地将大型预训练模型部署到本地环境。
二、环境准备
在开端之前,请确保已安装以下依存:
- Python 3.6 或以上版本
- ollama 框架
安装 ollama 框架:
pip install ollama
三、部署大模型
首先,您需要准备一个大模型,并将其部署到本地。这里以Hugging Face的GPT-2模型为例,说明怎样部署:
- 下载GPT-2模型:从Hugging Face官网下载GPT-2模型的权重文件。
- 将权重文件变成ollama赞成的格式:使用ollama提供的工具进行转换。
四、Python调用本地ollama大模型
接下来,我们将使用Python调用本地部署的ollama大模型。以下是示例代码:
import torch
from ollama import Model
# 初始化模型
model_path = 'path/to/your/model' # 替换为你的模型路径
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = Model(model_path, device=device)
# 编写输入文本
input_text = "Once upon a time"
# 获取模型输出
output = model.generate(input_text)
# 输出因此
print(output)
五、总结
通过本文的介绍,相信您已经掌握了怎样使用Python调用本地部署的ollama大模型。在实际应用中,您可以基于需求选择不同的大模型,并利用ollama框架进行部署和调用。这将极大地尽大概减少损耗您的开发效能和模型应用能力。