Ollama支持流式响应的强大功能揭秘

在大型语言模型（LLM）领域，使用Ollama进行本地化模型的运行已成为一种流行趋势。Ollama不仅支持流式响应，还能通过API与其他应用程序无缝集成。本文将详细探讨Ollama的安装、配置、运行及与LangChain的整合，帮助开发者更好地利用这项技术。

Ollama的安装与配置

安装Ollama

要在本地使用Ollama，首先需要在系统上进行安装。对于macOS用户，使用Homebrew可以简化安装过程。以下命令用于安装并启动Ollama服务：

brew install ollama

brew services start ollama

安装完成后，Ollama将在11434端口监听HTTP请求。可以通过访问 http://localhost:11434/ 验证服务是否正常运行。

配置Ollama

在安装Ollama后，可以使用以下命令下载并配置所需的模型，例如 llama3.2：

ollama pull llama3.2

这将下载llama3.2模型，准备好用于后续的应用程序集成。

Ollama模型的运行

本地运行模型

Ollama允许通过命令行或HTTP API与本地托管的LLM进行交互。使用以下命令可以通过命令行运行模型：

ollama run llama3.2

使用HTTP API，可以发送JSON请求与模型交互：

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{

 "model": "llama3.2",

 "prompt":"give me a chinese poem?"

}'

这种灵活性使得开发者可以将LLM轻松集成到各种应用中。

Ollama与LangChain的整合

LangChain概述

LangChain是一个旨在促进LLM与应用程序集成的框架，支持包括Ollama在内的各种聊天模型。它提供了一种灵活的表达语言（LangChain Expression Language）来实现链式操作。

安装LangChain

要将Ollama与LangChain整合，首先需要安装LangChain及其依赖项：

pip install -U langchain-ollama

官方文档可在 LangChain文档中找到。

在LangChain中使用Ollama

要在LangChain应用程序中使用Ollama，首先需要导入相应的模块：

from langchain_community.llms import Ollama

然后，初始化一个Ollama模型实例：

llm = Ollama(model=”llama3.2″)

可以调用模型生成响应，例如：

llm.invoke(“Tell me a joke”)

高级用法与流式响应

LangChain还支持更复杂的操作，比如流式响应和使用提示模板。以下代码展示了如何对模型的响应进行流处理：

from langchain.callbacks.manager import CallbackManager

from langchain.callbacks.streaming_stdout import StreamingStdOutCallbackHandler



llm = Ollama(

    model="mistral", callback_manager=CallbackManager([StreamingStdOutCallbackHandler()])

)

llm("The first man on the summit of Mount Everest, the highest peak on Earth, was ...")

这种方法对于需要与LLM实时互动的应用特别有用。

使用LangServe部署

LangServe简介

LangChain提供了LangServe作为简化应用程序运行的部署工具。LangServe是一个开源库，使开发者可以轻松创建基于链的API服务器。

安装LangServe

运行以下命令进行安装：

pip install “langserve[all]”

部署应用程序

以下代码展示了如何使用LangServe部署LangChain应用程序：

from typing import List

from fastapi import FastAPI

from langchain.llms import Ollama

from langchain.output_parsers import CommaSeparatedListOutputParser

from langchain.prompts import PromptTemplate

from langserve import add_routes

import uvicorn



llama2 = Ollama(model="llama3.2")

template = PromptTemplate.from_template("Tell me a poem about {topic}.")

chain = template | llama2 | CommaSeparatedListOutputParser()



app = FastAPI(title="LangChain", version="1.0", description="The first server ever!")

add_routes(app, chain, path="/chain")



if __name__ == "__main__":

    uvicorn.run(app, host="localhost", port=8000)

浏览器访问 http://localhost:9001/chain/playground/ 可以测试部署的应用。

结语

通过集成Ollama和LangChain，开发者可以在不依赖外部API的情况下充分利用LLM的功能。这种方案不仅节省了成本，而且允许更灵活的定制。无论是构建聊天机器人、内容生成工具还是交互式应用程序，Ollama和LangChain都提供了众多工具来实现这一目标。

常见问题解答（FAQ）

问：如何安装Ollama？

答：可以通过Homebrew在macOS上安装Ollama，使用brew install ollama命令。

问：Ollama支持哪些平台？

答：Ollama支持Windows、macOS和Linux。

问：如何将Ollama与LangChain集成？

答：首先安装LangChain及其依赖，然后在应用中导入Ollama模块并初始化模型实例。

问：Ollama的流式响应有什么优势？

答：流式响应允许实时交互，适合需要即时响应的应用场景。

问：LangServe如何简化应用程序的部署？

答：LangServe使创建基于链的API服务器过程更加轻松，支持LangChain的核心表达语言方法。