Langchain Ollama安装与使用_ollama如何安装在d盘

Ollama

简述:

Ollama是一个旨在简化大型语言模型（Large Language Models, LLMs）本地部署和运行过程的工具。它提供了一个轻量级、易于扩展的框架，允许开发者在本地机器上轻松构建和管理LLMs。通过Ollama，用户可以访问和运行一系列预构建的模型，或者导入和定制自己的模型，而无需关注复杂的底层实现细节。Ollama支持多种操作系统，包括macOS、Windows、Linux，以及Docker环境，确保了广泛的可用性和灵活性。

本地调用查看

Cmd
执行 ：ollama --version
返回：ollama version is 0.1.28
需要文档版本高于0.1.27

查看安装大预言包情况

执行： ollama list
返回
NAME ID SIZE MODIFIED
gemma:2b b50d6c999e59 1.7 GB 36 minutes ago

查看可部署模型类别

https://ollama.com/library
支持模型：
gemma
llama2
mistral
codellama
…

部署模型

ollama pull gemma:2b
执行结果 出现success，表示成功。（中途验证过程中 没有翻墙也可以完成会花费一些时间）

运行对话

ollama run gemma:2b
开启对话

系统操作

/？ 查看具体的详情
返回以下内容
/set Set session variables #详细设置 可设置很多
/show Show model information #查看模型详情
/load Load a session or model #加载其他模型如果有
/save Save your current session #保存当前对话
/bye Exit #退出
/?, /help Help for a command
/? shortcuts Help for keyboard shortcuts#快捷键

模型位置调整

建议先下载一个小的模型做本地的验证
1、系统新建环境变量
变量名称：OLLAMA_MODELS
变量值：本地位置
2、复制已下载的模型
xcopy /e “C盘路径.ollama\models” “本地磁盘:\模型目录” 注意要和上面的变量值一致
如果是gemma:2b 会复制6个文件
3、删除原模型文件
rmdir /s “C盘路径.ollama\models”
是否确认(Y/N)? y
4、创建关联链接
mklink /j “C盘路径.ollama\models” “本地磁盘:\模型目录”
5、测试是否建立成功
ollama list 可显示已经下载的模型

python 调用

 Pip install langchain
1

测试代码:

  from langchain.prompts import PromptTemplate
  from langchain.chains import LLMChain
  from langchain.llms import Ollama
  
  prompt_template = "请问题下 {product} 住哪里"
  
  ollama_llm = Ollama(model="qwen:7b")
  llm_chain = LLMChain(
      llm = ollama_llm,
      prompt = PromptTemplate.from_template(prompt_template)
  )
  print(llm_chain("周杰伦"))
1
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12

{‘product’: ‘周杰伦’, ‘text’:
‘周杰伦的私人住所信息是受隐私保护的，公开的信息往往是他在台湾的一些工作地点或者公共场所。若想了解更具体的个人住所位置，可能需要尊重他的私生活，并不建议进行无礼的询问。\n’}

Docker 调用

Docker 打开
Cmd 中运行
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
下载完成后
http://localhost:3000/ 登录 需要注册下在本地
模型的下载和上述一致 加载会需要一些时间可以耐心等待