【AI从入门到入土系列教程】Ollama教程——进阶篇：【兼容OpenAI的API】高效利用兼容OpenAI的API进行AI项目开发_运行 ollama3 脚本

【AI从入门到入土系列教程】Ollama教程——进阶篇：【兼容OpenAI的API】高效利用兼容OpenAI的API进行AI项目开发

引言

在当今这个快速发展的技术世界中，人工智能(AI)无疑是其中最令人激动的领域之一。其中，OpenAI作为行业内的佼佼者，其提供的API已经被广泛应用于各种项目和产品中，推动了AI技术的普及和应用。然而，随着技术的不断进步，对于更灵活、更高效的AI解决方案的需求也日益增加。在这样的背景下，ollama应运而生。

ollama是一个兼容OpenAI API的框架，旨在为开发者提供一个实验性的平台，通过该平台，开发者可以更方便地将现有的应用程序与ollama相连接。这一创新不仅可以帮助开发者节省宝贵的时间和资源，同时也为AI技术的进一步探索和应用提供了更多可能性。

值得注意的是，ollama与OpenAI API的兼容性仍然处于实验阶段，并可能包括重大调整甚至不兼容的更改。因此，对于希望充分利用ollama API的开发者来说，通过ollama提供的Python库、JavaScript库和REST API进行访问将是一个更全面的选择。

通过接下来的章节，我们将详细介绍如何使用ollama与OpenAI API兼容的库和API，包括如何设置和配置环境，如何调用API以及如何处理和管理模型。无论你是一名中级开发者还是高级开发者，相信你都能在本文中找到有用的信息和指导。

ollama与OpenAI API兼容性概览

在深入了解ollama如何与OpenAI API实现兼容之前，首先让我们简要回顾一下OpenAI API的核心功能。OpenAI API提供了广泛的人工智能服务，包括文本生成、语言理解、自动摘要、翻译等，这些服务大大降低了AI应用的开发门槛，使得开发者能够更加专注于创造性的工作。

ollama的目标和意义

ollama旨在建立一个实验性的框架，通过兼容OpenAI API，使现有的应用和服务能够无缝地迁移到ollama平台。这一做法不仅有助于保护现有投资，同时也为开发者提供了更多的选择和灵活性。通过ollama，开发者可以探索更多的模型选项，优化成本，并享受到ollama社区提供的定制服务和支持。

ollama的核心组件

Python库：ollama提供了一个Python库，使得Python开发者可以方便地集成和使用ollama的服务。这一库遵循了与OpenAI Python库相似的接口设计，使得从OpenAI迁移到ollama变得更加容易。

JavaScript库：对于前端开发者和希望在浏览器环境中使用AI功能的项目，ollama的JavaScript库提供了一个便捷的解决方案。与Python库类似，它也旨在提供与OpenAI JavaScript库兼容的接口。

REST API：ollama还提供了一个REST API，这为不使用Python或JavaScript的开发者提供了灵活性，允许他们直接通过HTTP请求与ollama的服务进行交互。

实验性质和未来展望

尽管ollama的OpenAI API兼容性仍处于实验阶段，但其背后的团队正在积极工作，以确保这一兼容性的稳定性和功能的完整性。随着时间的推移，我们可以预期ollama会引入更多的功能和改进，以更好地服务于开发者社区。

使用ollama的OpenAI Python库

在开发AI应用的过程中，Python因其简洁的语法和强大的库支持而成为了最受欢迎的语言之一。ollama的OpenAI Python库提供了一个平滑的过渡路径，使得原本基于OpenAI Python库开发的应用能够轻松迁移到ollama平台。本节将指导您如何在Python项目中使用ollama的OpenAI库。

安装ollama Python库

首先，您需要确保已经安装了ollama的Python库。您可以通过以下命令安装：

pip install ollama
1

这个命令会从Python包管理器下载并安装ollama库及其依赖。

初始化客户端

使用ollama的OpenAI库非常直观。以下是一个简单的例子，展示了如何初始化ollama客户端：

from ollama import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url='http://localhost:11434/v1/',
    api_key='ollama',  # 此处的api_key为必填项，但在ollama中会被忽略
)
1
2
3
4
5
6

在这个例子中，我们通过导入ollama库中的OpenAI类，并创建了OpenAI的一个实例。在实例化过程中，我们需要提供两个参数：base_url和api_key。base_url是ollama服务的基础URL，而api_key虽然在ollama中会被忽略，但出于兼容性考虑，仍然需要提供。

创建聊天完成任务

创建聊天完成任务是使用ollama进行聊天生成的基础。以下代码示例展示了如何创建一个聊天完成任务：

chat_completion = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {
            'role': 'user',
            'content': 'Say this is a test',
        }
    ],
    model='llama2',
)
1
2
3
4
5
6
7
8
9

在这个例子中，我们调用了chat.completions.create方法，传入了一个消息列表和模型名称。每个消息都是一个字典，包含role和content两个字段，其中role表示消息的角色（如user或system），content则是消息内容。model参数指定了要使用的模型，llama2是ollama平台上的一个模型名称。

迁移注意事项

模型名称：在使用ollama时，您可能需要根据ollama平台上的实际模型来调整模型名称。
API兼容性：尽管ollama致力于与OpenAI API保持高度兼容，但在一些高级功能和参数上可能会有所不同。建议开发者仔细阅读ollama文档，以了解这些差异。
通过上述步骤，您可以在Python项目中轻松地开始使用ollama的OpenAI库，利用ollama平台提供的AI能力来增强您的应用。

使用ollama的OpenAI JavaScript库

JavaScript作为一种广泛使用的编程语言，在前端开发和服务器端（Node.js）都有广泛应用。利用ollama的OpenAI JavaScript库，开发者可以轻松将AI功能集成到Web应用和Node.js项目中。本节将介绍如何在JavaScript项目中使用这个库。

安装ollama JavaScript库

要开始使用ollama的OpenAI JavaScript库，首先需要安装这个库到您的项目中。如果您使用npm作为包管理器，可以通过以下命令进行安装：

npm install @ollama/openai
1

对于yarn用户，可以使用下面的命令：

yarn add @ollama/openai
1

初始化OpenAI客户端

安装完成后，您可以通过简单的几行代码来初始化OpenAI客户端。以下是一个基础的示例，展示如何在JavaScript中进行初始化：

import OpenAI from '@ollama/openai';

const openai = new OpenAI({
  baseURL: 'http://localhost:11434/v1/',
  apiKey: 'ollama', // 此处的apiKey为必填项，但在ollama中会被忽略
});
1
2
3
4
5
6

这段代码首先导入了@ollama/openai模块，然后创建了一个OpenAI实例。与Python库类似，您需要提供baseURL和apiKey两个参数，其中baseURL是ollama服务的地址，而apiKey虽然在ollama中不起实际作用，但出于兼容性考虑，还是需要填写。

创建聊天完成任务

在JavaScript中创建聊天完成任务与在Python中类似，都是通过调用客户端的方法来实现。以下示例展示了如何在JavaScript中创建一个聊天完成任务：

async function createChatCompletion() {
  const chatCompletion = await openai.chat.completions.create({
    messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
    model: 'llama2',
  });

  console.log(chatCompletion);
}

createChatCompletion();
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

在这个例子中，我们定义了一个createChatCompletion异步函数，该函数使用await关键字调用chat.completions.create方法，并将结果打印到控制台。这种方式允许您以异步的形式处理AI生成的内容，非常适合处理复杂的交互和长时间运行的任务。

注意事项

环境兼容：确保您的开发环境支持ES6模块导入语法（import）。如果您的项目不支持，可能需要相应的构建工具（如Webpack或Babel）来转换代码。
异步处理：由于大多数AI任务都涉及到网络请求，因此在使用JavaScript库时，正确处理异步操作非常重要。
通过上述步骤，您可以在JavaScript项目中轻松集成ollama的OpenAI库，为您的应用或服务添加强大的AI功能。

使用curl访问ollama API

对于不使用Python或JavaScript的开发者，或者在需要快速测试和验证API时，直接使用curl命令调用ollama API是一个非常直接和便捷的方法。以下内容将指导您如何使用curl来访问ollama的API，特别是聊天完成的功能。

基本的curl请求

要使用curl向ollama API发送请求，您需要构建一个符合API要求的HTTP请求。这通常包括设置正确的请求地址、HTTP方法、请求头和请求体。以下是一个使用curl调用ollama聊天API的基本示例：

curl http://localhost:11434/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "llama2",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": "Hello!"}
        ]
    }'
1
2
3
4
5
6
7
8
9

这个命令通过curl向ollama的聊天完成API发送了一个POST请求。请求体中，model指定了使用的模型，而messages则是一个消息列表，每个消息包括一个role和一个content字段。

请求头

在上述示例中，我们通过-H参数设置了请求头Content-Type: application/json，这指示ollama服务器，请求体是以JSON格式发送的。这是调用REST API时常见的设置，以确保数据能够被正确解析。

请求体

请求体中的JSON对象定义了调用API时所需的各项参数。在聊天完成的场景下，重要的参数包括：

model：指定ollama中要使用的模型名称。
messages：一个消息数组，每个消息都包含一个role（角色，如user或system）和一个content（消息内容）。
1
2

调用结果

执行上述curl命令后，ollama服务器将处理请求并返回一个JSON格式的响应，包含了生成的聊天内容。您可以通过标准输出或将输出重定向到文件中来查看这些内容。

高级用法

对于更复杂的请求，比如设置温度参数（temperature）、最大令牌数（max_tokens）等，您可以在请求体中添加这些参数。ollama API文档提供了完整的参数列表和每个参数的说明，建议在构建复杂请求前仔细阅读这些文档。

通过直接使用curl命令调用ollama API，开发者可以快速地测试和验证ollama提供的AI能力，这对于脚本编写和自动化测试尤为有用。

ollama API的主要端点

/v1/chat/completions

/v1/chat/completions端点是ollama API中最重要的部分之一，主要用于生成聊天式的文本完成。这个端点支持多种功能，使得开发者可以根据需要调整生成文本的风格、内容和格式。

支持的特性

聊天完成（Chat completions）：基于输入的消息列表生成对话式的文本回复。
流式响应（Streaming）：支持流式地接收生成的文本，适用于实时交云场景。
JSON模式（JSON mode）：允许以JSON格式发送请求和接收响应，提高数据交换的效率。
可复现输出（Reproducible outputs）：通过设置种子（seed）参数，可以生成可复现的文本输出。
1
2
3
4

不支持的特性

目前，/v1/chat/completions端点不支持以下特性：

视觉任务（Vision）：ollama API目前不支持处理图像或视频内容的请求。
函数调用（Function calling）：不能在生成的文本中直接调用外部函数或执行代码。
Logprobs：不提供生成文本的概率分布信息。

支持的请求字段

model：指定使用的AI模型。
messages：一个包含角色（role）和内容（content）的消息列表。
frequency_penalty、presence_penalty：用于调整生成文本的多样性。
response_format：指定响应的格式。
seed：设置种子值以产生可复现的输出。
stop：指定停止符，用于控制文本生成的结束。
stream：是否启用流式响应。
temperature、top_p、max_tokens：控制生成文本的创造性和长度。

注意事项

设置seed将会使temperature参数被自动设置为0，以确保输出的可复现性。
finish_reason总是被设置为stop，表示文本生成的终止原因。
对于缓存的提示评估，usage.prompt_tokens将会是0。
通过理解/v1/chat/completions端点的功能和限制，开发者可以更有效地利用ollama API来创建符合需求的AI应用。

模型管理与使用

ollama提供了一套灵活的工具，使得开发者可以轻松地管理和使用AI模型。从拉取模型到为其配置别名，这些操作都可以通过简单的命令行工具完成。

拉取模型

在使用ollama进行文本生成之前，首先需要将所需的模型拉取到本地环境中。这一步是确保模型能够被正确加载和使用的关键。通过以下命令，可以轻松地完成模型的拉取过程：

ollama pull <model-name>
1

这里的需要替换为您打算使用的模型的名称。例如，如果您打算使用llama2模型，那么命令应该是：

ollama pull llama2
1

这个命令会从ollama的模型库中下载llama2模型，并将其保存在本地环境中，以便之后的使用。

配置模型别名

有时，开发者可能需要为ollama中的模型配置别名，特别是当需要将ollama模型与默认的OpenAI模型名称进行映射时。这可以通过ollama cp命令轻松完成：

ollama cp <source-model-name> <alias-name>
1

这里的是原始模型的名称，而是您希望设置的别名。例如，要将llama2模型设置为gpt-3.5-turbo的别名，可以使用以下命令：

ollama cp llama2 gpt-3.5-turbo
1

通过这种方式，您可以在调用API时使用gpt-3.5-turbo作为模型名称，ollama将自动识别并使用llama2模型进行文本生成。

使用模型

一旦模型被拉取并配置好，您就可以在API调用中使用它了。无论是通过Python或JavaScript库，还是直接使用curl命令，您都可以通过指定模型名称来生成文本：

# 使用Python库
chat_completion = client.chat.completions.create(
    messages=[...],
    model='gpt-3.5-turbo',  # 使用配置的别名
)
1
2
3
4
5

// 使用JavaScript库
const chatCompletion = await openai.chat.completions.create({
    messages: [...],
    model: 'gpt-3.5-turbo',  // 使用配置的别名
});
1
2
3
4
5

# 使用curl命令
curl ... -d '{
    "model": "gpt-3.5-turbo",  // 使用配置的别名
    "messages": [...]
}'

1
2
3
4
5
6
7

通过这些方法，开发者可以灵活地使用各种模型来满足不同的文本生成需求。

接下来，我们将探讨ollama API的高级特性以及当前存在的一些限制，这对于充分利用ollama平台的高级功能非常重要。

高级特性与限制

ollama不仅提供了与OpenAI API兼容的基础功能，还引入了一些高级特性，这些特性为开发者提供了更多的灵活性和控制能力。同时，我们也将讨论ollama平台的一些当前限制，以便开发者能够更好地规划他们的项目。

高级特性

流式响应（Streaming）：ollama支持流式响应，这对于实现实时的交互体验尤为重要。通过启用流式响应，开发者可以即时接收到生成的文本，而不必等待整个文本生成完成。

JSON模式：通过使用JSON模式，开发者可以以JSON格式发送请求并接收响应，这大大提高了数据交换的效率和灵活性。

可复现输出：通过设置特定的种子（seed），ollama允许生成可复现的输出。这一特性对于需要确保生成结果一致性的应用场景非常有用。

当前限制

尽管ollama提供了丰富的功能和高级特性，但也存在一些限制：

视觉任务不支持：目前，ollama不支持处理图像或视频内容的视觉任务。这意味着开发者无法直接在ollama平台上执行图像识别或视频分析等任务。

函数调用限制：ollama不允许在生成的文本中直接调用外部函数或执行代码。这一限制要求开发者在设计应用逻辑时需要考虑如何在ollama的框架内实现所需的功能。

部分API特性不可用：如Logprobs等高级分析功能目前在ollama中不可用，这可能会影响到需要深度分析生成文本概率分布的应用场景。

未来展望

ollama团队致力于不断扩展和改进平台的功能，未来可能会引入对视觉任务的支持、增加更多的API特性以及提高系统的可扩展性和性能。开发者可以关注ollama的更新和社区动态，以充分利用ollama平台的最新功能。

结论

通过本文的介绍，我们详细探讨了ollama平台的核心功能、如何使用ollama的OpenAI库、直接通过curl命令访问API、以及如何管理和使用模型。我们还了解了ollama的高级特性和当前的一些限制，为开发者提供了全面的指导和参考。

ollama作为一个兼容OpenAI API的实验性平台，为开发者提供了一个灵活而强大的选择，使他们能够更容易地将现有应用与ollama集成，同时探索AI技术的新可能性。随着ollama平台的不断成熟和发展，我们期待它能为AI应用的开发和创新带来更多的便利和机会。
————————————————

本篇结束，
未完待续。。。