基于Ollama大模型学习

一、Windows安装Ollama

1、下载Ollama

官网下载： https://ollama.com/downloadhttps://ollama.com/download 网盘下载：

通过百度网盘分享的文件：OllamaSe...

链接:https://pan.baidu.com/s/1DX-xHwQOPiiHodbcWnWxzg?pwd=r4h7

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OllamaSetup.exe https://www.alipan.com/s/H5P2dTwSFTb 点击链接保存，或者复制本段内容，打开「阿里云盘」APP ，无需下载极速在线查看，视频原画倍速播放。

2、Windows安装Ollama

指定安装路径：OllamaSetup.exe /DIR="D:\Ollama"

（1）双击OllamaSetup.exe

直接下一步到安装结束

（2）安装验证

进入CDM，ollama -v

（3）环境变量

（4）模型下载安装

官方模型库：https://ollama.com/https://ollama.com/

   ollama pull deepseek-r1:1.5b

（5）运行模型

ollama run deepseek-r1:1.5b

ollama ps

（6）ollama命令说明

• ‌ 模型运行与交互 ‌

  • ollama generate <model-name> -p "<prompt>"：生成模型响应，适用于脚本化调用。 ‌

  • ollama run <model-name>：运行指定的模型。如果模型在本地不存在，会自动从远程仓库拉取。执行后进入交互模式，用户可以直接与模型对话。 ‌

  • ‌模型管理 ‌

    • ollama pull <model-name>：从远程仓库下载模型到本地，但不运行。
    • ollama list 或 ollama ls：列出本地已下载的所有模型。 ‌
    • ollama rm <model-name>：删除本地指定的模型，释放磁盘空间。 ‌
    • ollama cp <source-model> <destination-model>：复制一个现有模型为新的名称，常用于测试或创建变体。 ‌
    • ollama show <model-name>：显示模型的详细信息，如元数据、参数或 Modelfile 内容。 ‌

  • ‌模型创建与自定义‌

    • ollama create <model-name> -f <modelfile>：根据 Modelfile 中的配置创建自定义模型。Modelfile 可以指定基础模型、系统提示、参数和模板等。 ‌
    • ollama push <model-name>：将自定义模型推送到远程仓库（如 ollama.com）。 ‌

  • ‌服务与进程管理‌

    • ollama serve：启动 Ollama 的本地 API 服务（默认端口 11434），允许通过 HTTP 请求访问模型。 ‌
    • ollama ps：列出当前正在运行的模型及其资源占用情况（如显存）。 ‌
    • ollama stop：停止正在运行的模型或服务。 ‌

  • ‌辅助命令‌

    • ollama --help：显示所有可用命令的帮助信息。 ‌
    • ollama --version：显示 Ollama 的当前版本。

（7）代码初验

A.API访问模型接口静态返回

i:ollama成功运行后，会提供一个REST API接口地址，默认运行在11434端口，http://localhost:11434/api/generate，调用方式参考如下：

import requests
# 调用ollama，指定模型和本地部署后api地址
def query_ollama(prompt, model="deepseek-r1:1.5b"):
    url = "http://localhost:11434/api/generate"
    data = {
        "model": model,
        "prompt": prompt,
        "stream": False  
    }
    response = requests.post(url, json=data)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()["response"]
    else:
        raise Exception(f"API 请求失败: {response.text}")
# 使用示例
response = query_ollama("你好，你是什么大模型，请浓重介绍一下自己！")
print(response)

运行结果：

<think>
您好！我是由中国的深度求索（DeepSeek）公司开发的智能助手DeepSeek-R1。如您有任何任何问题，我会尽我所能为您提供帮助。
</think>
您好！我是由中国的深度求索（DeepSeek）公司开发的智能助手DeepSeek-R1。如您有任何任何问题，我会尽我所能为您提供帮助。

A.API访问模型接口思考模式的逐字输出

ii:调整为带有思考模式的逐字输出：

import requests
# 流模式输出结果内容
def query_ollama(prompt, model="deepseek-r1:1.5b", stream=False):
    url = "http://localhost:11434/api/generate"
    data = {
        "model": model,
        "prompt": prompt,
        "stream": stream  
    }
    if stream:
        # 开始处理流式响应结果
        with requests.post(url, json=data, stream=True) as response:
            if response.status_code == 200:
                # 逐行打印结果内容
                for line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
                    if line:
                        # Ollama流式返回每行是一个json字符串
                        try:
                            import json
                            obj = json.loads(line)
                            print(obj.get("response", ""), end="", flush=True)
                        except Exception as e:
                            print(f"解析流式响应出错: {e}")
            else:
                raise Exception(f"API 请求失败: {response.text}")
    else:
        response = requests.post(url, json=data)
        if response.status_code == 200:
            return response.json()["response"]
        else:
            raise Exception(f"API 请求失败: {response.text}")
# 使用示例
print("流式响应结果输出：")
query_ollama("写一篇短片叙事小说", stream=True)

<think>

好，用户让我写一个短片的叙事故事。首先，我得想想看这是一个什么样的题材。用户可能希望有一个有趣、有创意的故事，能够吸引观众的注意。

考虑到现代科技和日常生活中的小插曲，我想到了"小猫"这个主题。因为宠物这个东西现在越来越普遍了，而且和科技结合可以有很多有趣的场景。

接下来，我需要设计一个故事的开头部分。也许先是在咖啡厅里遇到一只小猫，这样能自然地引出故事情节，同时设置一些悬疑元素。

然后是人物设定。主角李明是个文艺青年，喜欢在咖啡厅里散步和看新闻。他遇到了一只浑身湿透的小猫，这个细节可以让故事更有层次感，也能引发读者的兴趣。

接下来需要一个转折点。小猫突然消失，李明开始怀疑自己和小猫的关系。这里要让他的内心活动变得生动起来，可能让他意识到自己的疏忽和对小猫的依赖。

然后是更多的情节发展。李明发现小猫的残骸，这个细节可以增加故事的真实感和紧张感。同时，他试图联系邻居，但对方可能也在寻找某种线索，这为后续的发展埋下伏笔。

最后，结局应该是开放式的，让读者有继续观看的兴趣点。也许小猫在深夜消失，留下一个未解之谜，或者李明找到新的目标，继续他的冒险。

整体来看，这个故事结构清晰，情节紧凑，能够吸引观众的注意力，并引发他们的好奇心。通过主角的经历和周围的环境描写，营造出一种温馨而紧张的氛围，让读者感受到一种独特的情感体验。

</think>

《小猫》

咖啡厅的光亮如水，映着sausage盒里的蒸汽。李明推开玻璃门，脚步轻得像是在水里，却还是踩出了几声响。

"小猫！"

一声尖锐的猫叫从身后传来。李明抬头望去，一只浑身湿透的黑白狗正蜷缩在角落里。它的眼睛亮得惊人，像是被什么东西照得通明一般。

"这可是我今天第一次遇见这么丑的小东西了！"他低声低语着，转身就要走。但等他走到门后，却发现小猫已经消失了。那条狗浑身湿透的毛发都湿了一地，看起来就像被水浸泡过一般。

李明的心猛地揪了一下。这不可能是他错看了吧？他站起身，想要追上去，却发现自己的手心已经冒出了冷汗。

"别怕！"

一个温和的声音在身后响起。是李明的老邻居王伯伯，他正在后院的养了一只小猫的小狗。"那只是普通的流浪猫。"他说着，又把注意力转向了咖啡厅里的事情------这是一间空荡荡的咖啡厅，李明在看新闻时碰巧遇见一只浑身湿透的小猫。

"那是在外面打喷嚏。"李明低下头看着窗外，"这是谁打碎了咖啡杯？"

王伯伯的眼眶一红："小明！"

"您确定是这个吗？"王伯伯试探着开口，声音却有些发抖。他低头看了看手中的报纸："这可是报纸上写的，还有个大字'猫'。

"这是什么情况？"李明盯着报纸看了会儿，终于忍不住问道。

"我们来查一下吧。"王伯伯突然开口，"昨天早上五点，我从后院回来的时候，看到一只浑身湿透的小狗正蜷缩在角落里。那条狗的毛发都被弄脏了，还在试着打喷嚏。等我看到它走开时，它已经消失得无影无踪了。

'这是谁打碎了咖啡杯？'李明又问道。

王伯伯的眼神变得阴沉："哦，原来这就是我们经常一起吃饭的地方！"

"可是......"李明打断他的话，"为什么这回不一样？"

"那是在外面打喷嚏。"王伯伯看着报纸又看了一遍，"我记得我今天晚上要去看一个电影，而这个咖啡厅在下午五点准时开张，所以......"

"不对劲。"李明叹了口气，"我记得我看到的是报纸上写的'猫'字。

'等等等，'李明低声提醒自己，"我要先看看那条狗了。"

他转身看向王伯伯，但王伯伯已经走远了。远处的玻璃窗上落满了水珠，像是被蒸腾的水雾蒙住了视线。李明低头看着手中的报纸，窗外的咖啡厅 already closed了。

"这......这是不是小猫打喷嚏？"他轻声问自己。

C.Embedding模型

import requests
# 调用ollama，指定模型和本地部署后api地址
def query_ollama(str, model="bge-large:latest"):
    url = "http://localhost:11434/api/embed"
    data = {
        "model": model,
        "input": str
    }
    response = requests.post(url, json=data)
    print(response)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        raise Exception(f"API 请求失败: {response.text}")


result = query_ollama("embedding 这段文字")
print(result)

{'model': 'bge-large:latest', 'embeddings': [[0.008435746, 0.0015364852, 0.027534544, -0.02953808, 0.015688501, -0.005604921, -0.016354457, 0.01068374, 0.010149711, 0.03709544, 0.034041874, 0.015752727, 0.019330101, -0.029563786, -0.0055092056, -0.036613055, 0.003101264, -0.051842403, -0.020560673, -0.010521262, -0.016305132, 0.020685352, -0.08572588, -0.007446836, -0.0092861345, 0.0034349035, 0.040050518, 0.03464385, 0.07529341, 0.025858248, 0.019508285, 0.029326634, 0.021283392, -0.04142262, -0.008292634, -0.03447451, 0.01375169, -0.0005429376, -0.0037046275, -0.044064783, 0.0099781025, -0.011165775, 0.04654691, -0.045332406, -0.0599962, -0.015124728, 0.06333907, 0.027390623, 0.007840544, -0.045630157, 0.0015085057, 0.02191393, -0.019028919, -0.01648561, 0.0019163147, 0.019370917, -0.00036536294, -0.023863379, -0.012167727, 0.038640946, 0.033430323, -0.024382867, 0.061000697, -0.044662755, 0.016127663, 0.014807276, -0.021974115, -0.004096442, 0.012348739, 0.00060519075, -0.019521043, -0.01309298, -0.02329516, -0.0040968545, -0.017777441, 0.009988942, -0.02133584, 0.023300914, -0.012134839, 0.039290003, -0.00955243, 0.048324443, 0.011509868, 0.009703157, -0.025487512, -0.061003026, 0.016351156, -0.016137373, 0.013163696, -0.013110474, -0.033132512, 0.049549792, -0.0103408415, 0.030078828, -0.012138888, 0.03741099, -0.01650353, 0.02184594, -0.0047821263, 0.009281081, 0.03739348, 0.071703576, 0.019169468, 0.047699973, -0.038864214, 0.002773752, -0.0048543294, -0.008975727, -0.037084673, -0.011325997, 0.02251501, -0.015418058, 0.010342437, 0.004030486, -0.03345904, 0.01719087, 0.019475712, 0.019176051, -0.009712272, -0.00446772, -0.0048817475, -0.0061825733, 0.014060947, -0.0429288, 0.00077198865, -0.035253488, -0.006447929, 0.04656488, 0.0031803465, -0.015904328, 0.024064738, 0.0025432645, 0.017457988, 0.006455737, -0.04733596, 0.010421117, -0.030437876, 0.013290668, 0.035409518, -0.021189507, 0.031077024, -0.01305365, -0.019321248, 0.067720294, -0.036873315, 0.032774746, 0.003310837, -0.054897755, -0.048518512, 0.04199163, 0.021787792, -0.014449599, -0.0021915883, -0.007726218, -0.047056135, 0.009609334, -0.020323247, -0.0081314165, 0.03770932, 0.037886124, 0.0024754594, 0.014804224, -0.033093736, 0.063905455, -0.0068311878, 0.075284034, -0.050381284, -0.027811665, -0.012752094, -0.032791145, -0.0036735008, 0.0040953094, 0.01766338, -0.009789068, 0.01979687, 0.03277062, 0.018360436, -0.0022955425, 0.075242005, 0.019134033, -0.010731399, -0.012559832, 0.034525733, 0.0214449, -0.03303887, 0.01598054, -0.021364503, -0.016918583, -0.0227174, -0.0016602775, 0.013915213, 0.051141173, -0.019910429, 0.03602077, -0.035710987, 0.012659527, -0.04877281, -0.012364229, -0.033414256, -0.0730149, -0.04848668, 0.034819104, -0.018101623, -0.015841259, -0.03392691, 0.0034396222, 0.041376162, 0.08488412, -0.028964996, 0.015843537, 0.033018805, 0.008209604, 0.0074062627, -0.032345083, 0.044189405, -0.0061094738, -0.021559656, 0.053377997, -0.025330123, 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3、Cherry Studio 工具使用

（1）下载安装

官网下载：

https://xzfw52.xiazaifuwu.cn/side1017.html?bd_vid=11901086390397235651https://xzfw52.xiazaifuwu.cn/side1017.html?bd_vid=11901086390397235651网盘下载：

Cherry-Studio-1.7.13-x64-setup.exe https://www.alipan.com/s/xk19H8GgqrZ 点击链接保存，或者复制本段内容，打开「阿里云盘」APP ，无需下载极速在线查看，视频原画倍速播放。

（2）连接Ollama模型

工具访问

二、Spring AI alibaba 构建RAG

待续。。。

三、Python 构建RAG

待续。。。