【API开发】 本文详细介绍了如何通过 Python 调用本地部署的 Ollama 大模型。首先，通过安装 Ollama Python SDK 并启动本地服务，开发者可以使用 chat 方法与模型进行交互，并通过流式响应实现高效的实时交互。文章还介绍了如何通过自定义客户端和异步客户端进一步优化请求配置，提高并发性能。此外，Ollama Python SDK 提供了多种高级功能，如模型管理、文本生成和嵌入等。通过 LangChain 和 HTTP 请求，开发者也可以方便地调用 Ollama 模型。最后，文章重点介绍了 Ollama Python SDK 0.4 版本的最新改进，特别是对函数调用的支持，开发者可以将 Python 函数作为工具传递给模型，并在模型响应中调用这些函数，从而实现更灵活的交互逻辑。

【AI驱动】 本文介绍了如何使用DeepSeek R1、LangChain和Ollama构建一个端到端的生成式人工智能应用。首先，需要搭建开发环境，安装Ollama并选择合适的DeepSeek R1模型。接着，通过LangChain将DeepSeek R1与外部数据源连接，并构建提示链以实现上下文感知的交互。然后，利用Streamlit创建用户友好的界面，设计流畅的用户交互流程，并实现用户输入处理和响应生成。此外，文章还提供了优化应用程序性能的方法，如使用高性能硬件、多线程处理以及添加语音识别、多语言支持等高级功能。最后，强调了DeepSeek R1在多个领域的应用潜力，并鼓励开发者尝试新的应用场景。

【日积月累】 本指南详细介绍了如何在LobeChat中配置Ollama，以实现本地大型语言模型的高效应用与部署。通过结合LobeChat配置Ollama，用户能在macOS、Windows和Linux系统上顺利安装、配置，并通过设置环境变量来实现跨域访问。此外，指南还涵盖了使用Docker部署Ollama的方法。该集成使用户能够在LobeChat上选择并使用Ollama提供的多种语言模型，提升应用的智能化水平。

【日积月累】 Ollama查看正在运行的模型是一个革命性的平台，专为本地运行开源大型语言模型设计。它简化了设置过程，保护数据隐私并降低运行成本。用户无需担心复杂的配置，Ollama还支持Windows、macOS和Linux多个平台。通过Docker和Shell命令，用户可以轻松管理和运行模型。Ollama还支持GPU加速，显著提高性能。此外，与Python的无缝集成，使得在本地开发语言模型应用变得更加简便。

【日积月累】 在人工智能和自然语言处理（NLP）领域，Ollama和LangChain是两个备受关注的技术工具。它们各自在模型部署、语言模型应用开发等方面发挥着重要作用。然而，许多开发者对它们之间的关系和如何结合使用感到困惑。本文将深入探讨ollama与 langchain是什么关系，并通过实操示例展示如何将它们结合使用，以提升语言模型应用的开发效率和性能。

【AI驱动】 Ollama支持流式响应的强大功能，使其在大型语言模型领域备受关注。通过Ollama，开发者可以在本地运行模型，并通过API与其他应用程序无缝集成。本文详细介绍了Ollama的安装、配置、运行及与LangChain的整合，帮助开发者充分利用这项技术。LangChain支持包括Ollama在内的多种聊天模型，并提供流式响应功能，适合需要实时互动的应用场景。结合LangServe，开发者可以轻松部署基于链的API服务器，实现灵活的应用定制。