本地通过ollama下载模型，并使用python跑这个本地模型

1，这是ollama地址，下载对应的安装包

https://ollama.com/?viaurl=ainavpro.com

2，下载完直接安装即可，安装完后，win+r打开cmd，出现这个，基本就妥了

3，这里我们需要去下载模型， 这里推荐一下千问2的0.5b，不大，本地好跑，你也可以选择在ollama里面搜索别的，以千问2为例，他有很多选择，比如0.5b，1.5b等等，b就是亿，0.5就是0.5亿参数，我感觉一般是够用的


4，然后回到cmd ，输入 ollama list, 可以查看当前的模型，然后找到你想要下载的模型，运行

ollama run your_model -》your_model 就是你的模型名称
比如用的就是ollama run qwen2:0.5b-instruct-q8_0
5，下载完成后，本地运行ollama list,如下图

6，这里我们其实就可以在本地对qwen2大模型进行对话了
ollama run qwen2:0.5b-instruct-q8_0

7, 如果没有特别需求，其实前面6个步骤就跑完本地模型了，但是我也想做一个chat的那种对话，那么我就需要在本地调用他，并返回数据，这一块其实大多数后端都是java,我不太会，这里抛砖引玉，用python实现一下简单的调用
(1) python版本：3.8.7rc1

(2) 这里安装python后，还需要下载pycharm，然后打开目录，新建一个python文件，粘贴如下代码

from langchain.callbacks.manager import CallbackManager
from langchain.callbacks.streaming_stdout import StreamingStdOutCallbackHandler
from langchain_community.llms.ollama import Ollama

llm = Ollama(base_url="http://localhost:11434", model="qwen2:0.5b-instruct-q8_0", )


def get_completion_ollama(prompt):
    return llm.invoke(prompt)


prompt = '你好'
res = get_completion_ollama(prompt=prompt)
print(res)

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（3）下一步就是右键运行，这里运行可能需要下载一些依赖包，大概需要设置全局镜像源，下的会快一些

pip config --global set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip config --global set install.trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

这里用的清华的，也可以用别的

（4）跑起来后，就会看到输出，这里本地调用就结束了