2023 大语言模型技术报告.pdf 

Ollama Python 和 JavaScript 库的初始版本现已推出：

• Ollama Python Library

• Ollama JavaScript Library

这两个库都可以通过几行代码将新的和现有的应用程序与 Ollama 集成，并共享 Ollama REST API 的 features 和 feel。

Ollama 是一款命令行工具，可在 macOS 和 Linux 上本地运行 Llama 2、Code Llama 和其他模型。目前适用于 macOS 和 Linux，并计划支持 Windows。

Ollama 目前支持近二十多个语言模型系列，每个模型系列都有许多可用的 "tags"。Tags 是模型的变体，这些模型使用不同的微调方法以不同的规模进行训练，并以不同的级别进行量化，以便在本地良好运行。量化级别越高，模型越精确，但运行速度越慢，所需的内存也越大。

Getting Started

Python

pip install ollama

import ollama
response = ollama.chat(model='llama2', messages=[
  {    'role': 'user',    'content': 'Why is the sky blue?',
  },
])
print(response['message']['content'])

JavaScript

npm install ollama

import ollama from 'ollama'const response = await ollama.chat({
  model: 'llama2',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Why is the sky blue?' }],
})console.log(response.message.content)

用例

这两个库都支持 Ollama 的全套功能。以下是 Python 中的一些示例：

Streaming

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

Multi-modal 

with open('image.png', 'rb') as file:
  response = ollama.chat(    model='llava',
    messages=[
      {        'role': 'user',        'content': 'What is strange about this image?',        'images': [file.read()],
      },
    ],
  )
print(response['message']['content'])

Text Completion 

result = ollama.generate(
  model='stable-code',
  prompt='// A c function to reverse a string\n',
)
print(result['response'])

Creating custom models 

modelfile='''
FROM llama2
SYSTEM You are mario from super mario bros.
'''ollama.create(model='example', modelfile=modelfile)

Custom client 

ollama = Client(host='my.ollama.host')

更多示例可查看 Python 和 JavaScript 库。