首先安裝ollama軟件，
然后打開cmd或者powershell命令提示符，然后輸入：
ollama run llamafamily/llama3-chinese-8b-instruct
這就在本地電腦安裝了一個(gè)llama3大模型的中文版，然后就可以調(diào)用ollama的api，基于llama3大模型來開發(fā)各種AI應(yīng)用。這個(gè)api調(diào)用的是本地電腦上的大模型服務(wù)，所以不會有任何費(fèi)用；而且不聯(lián)網(wǎng)傳輸，數(shù)據(jù)很安全。
首先安裝ollama的Python庫：pip install ollama
然后在deepseek的代碼助手中輸入提示詞：
你是一個(gè)Python編程專家，現(xiàn)在要完成一個(gè)編寫AI應(yīng)用的Python腳本，具體步驟如下：
ollama的模型是'llamafamily/llama3-chinese-8b-instruct'；
用ollama庫輸入內(nèi)容“將以下內(nèi)容翻譯為英文：為什么天是藍(lán)色的？”
解析流式響應(yīng)，提取出文本內(nèi)容；
ollama庫的使用示例：
import ollama
stream = ollama.chat(
model='llama3',
messages=[{'role': 'user', 'content': 'Why is the sky blue?'}],
stream=True,
)
deepseek代碼助手生成的代碼：
import ollama
# 定義消息列表，包含要翻譯的內(nèi)容
messages = [{'role': 'user', 'content': '將以下內(nèi)容翻譯為英文：為什么天是藍(lán)色的？'}]
# 調(diào)用ollama庫的chat函數(shù)，指定模型和消息列表，并開啟流式響應(yīng)
stream = ollama.chat(
model='llamafamily/llama3-chinese-8b-instruct', # 使用你提供的模型名稱
messages=messages,
stream=True, # 開啟流式響應(yīng)
)
# 遍歷流式響應(yīng)，提取文本內(nèi)容并輸出
for chunk in stream:
# 檢查chunk是否包含'message'字段
if 'message' in chunk:
# 提取'content'字段并打印
print(chunk['message']['content'], end='')
運(yùn)行程序，返回結(jié)果：why is the sky blue? 說明程序運(yùn)行成功了。
