Python通過Ollama調(diào)用大語言模型
說實話這個入門教程也不是特別有必要，因為直接問AI然后驗證即可，我這篇就是在AI的指導(dǎo)下操作的。不過想想還是留作個人記錄吧。。
Ollama 是什么
AI回答：（僅供參考）
Ollama 是一個開源的命令行工具，讓你能在本地電腦上輕松運行、管理和與大型語言模型（LLM）交互。
簡單來說，它相當(dāng)于大語言模型的“Docker”——極大簡化了在本地部署和運行 Llama 3、DeepSeek、Mistral 等開源模型的流程。
下載
安裝完畢后。打開。
可以選一個模型，這里我就選一個下載到本地的而非云端的了，否則感覺跟在網(wǎng)頁端和AI對話沒啥區(qū)別。。
等待下載：
可以對話了：
使用 python 調(diào)用大語言模型
在實際跑python之前，先確認(rèn)下Ollama服務(wù)是否啟動了。
執(zhí)行curl -s http://127.0.0.1:11434，啟動的話應(yīng)該顯示 Ollama is running
然后看下模型名字叫啥，cmd中輸入ollama list：
我這里就是 qwen3:4b
然后就可以調(diào)用如下腳本，向大語言模型發(fā)送信息并得到回應(yīng)了。
注意修改model名字，content中是發(fā)的信息，這里是 “你好，你是哪個模型？”。最后打印出回應(yīng)。
import requests
import json
# Ollama API 地址
url = "http://localhost:11434/api/chat"
# 請求體
payload = {
"model": "qwen3:4b",
"messages": [
{"role": "user", "content": "你好，你是哪個模型？"}
],
"stream": False # 非流式返回
}
# 發(fā)送 POST 請求
response = requests.post(url, json=payload)
# 解析響應(yīng)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
print(result['message']['content'])
else:
print(f"請求失敗: {response.status_code}")（以上腳本也是AI自己寫的，有問題的話可以直接問AI）
結(jié)果：
到此這篇關(guān)于Python通過Ollama調(diào)用大語言模型的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python Ollama調(diào)用大語言模型內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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