Ollama Python 库

Ollama Python 库为将 Python 3.8+ 项目与 Ollama 集成提供了最简单的方式。

安装

pip install ollama

使用方法

import ollama
response = ollama.chat(model='llama3.1', messages=[
  {
    'role': 'user',
    'content': '为什么天空是蓝色的？',
  },
])
print(response['message']['content'])

流式响应

通过设置 stream=True 可以启用响应流，这会修改函数调用以返回一个 Python 生成器，其中每个部分都是流中的一个对象。

import ollama

stream = ollama.chat(
    model='llama3.1',
    messages=[{'role': 'user', 'content': '为什么天空是蓝色的？'}],
    stream=True,
)

for chunk in stream:
  print(chunk['message']['content'], end='', flush=True)

API

Ollama Python 库的 API 是基于 Ollama REST API 设计的

聊天

ollama.chat(model='llama3.1', messages=[{'role': 'user', 'content': '为什么天空是蓝色的？'}])

生成

ollama.generate(model='llama3.1', prompt='为什么天空是蓝色的？')

列表

ollama.list()

显示

ollama.show('llama3.1')

创建

modelfile='''
FROM llama3.1
SYSTEM 你是超级马里奥兄弟中的马里奥。
'''

ollama.create(model='example', modelfile=modelfile)

复制

ollama.copy('llama3.1', 'user/llama3.1')

删除

ollama.delete('llama3.1')

拉取

ollama.pull('llama3.1')

推送

ollama.push('user/llama3.1')

嵌入

ollama.embeddings(model='llama3.1', prompt='天空是蓝色的，这是因为瑞利散射')

Ps

ollama.ps()

自定义客户端

可以使用以下字段创建自定义客户端：

• host：要连接的 Ollama 主机
• timeout：请求的超时时间

from ollama import Client
client = Client(host='http://localhost:11434')
response = client.chat(model='llama3.1', messages=[
  {
    'role': 'user',
    'content': '为什么天空是蓝色的？',
  },
])

异步客户端

import asyncio
from ollama import AsyncClient

async def chat():
  message = {'role': 'user', 'content': '为什么天空是蓝色的？'}
  response = await AsyncClient().chat(model='llama3.1', messages=[message])

asyncio.run(chat())

设置 stream=True 会修改函数以返回一个 Python 异步生成器：

import asyncio
from ollama import AsyncClient

async def chat():
  message = {'role': 'user', 'content': '为什么天空是蓝色的？'}
  async for part in await AsyncClient().chat(model='llama3.1', messages=[message], stream=True):
    print(part['message']['content'], end='', flush=True)

asyncio.run(chat())

错误

如果请求返回错误状态或在流式传输过程中检测到错误，将会引发错误。

model = 'does-not-yet-exist'

try:
  ollama.chat(model)
except ollama.ResponseError as e:
  print('错误:', e.error)
  if e.status_code == 404:
    ollama.pull(model)