基于Ollama Python的本地多模态大模型

Ollama是一个基于人工智能的聊天机器人，它可以处理各种类型的查询，包括多模态输入（图像、文本等）。以下是一个使用Ollama进行多模态聊天的Python示例：

from ollamapython import Ollama
 
# 初始化Ollama对象
ollama = Ollama()
 
# 设置多模态输入的文本提示
input_text = "画一张画，描绘一个阳光明媚的上午。"
 
# 调用Ollama进行多模态聊天
response = ollama.talk(input_text=input_text, input_image=None, input_video=None, input_audio=None, input_pdf=None, input_files=None, input_folder=None, stop=None, model="multimodal_large")
 
# 打印出Ollama的多模态输出结果
print(response)

在这个例子中，我们使用Ollama的talk方法来生成一个多模态响应。我们通过input_text参数提供了文本提示，并且指定了model参数为multimodal_large来使用本地多模态大型模型。

请注意，在实际使用中，你需要有一个有效的Ollama API密钥，并在初始化Ollama对象时传入这个密钥。如果你还没有Ollama API密钥，你可以去Ollama官网（https://ollamalabs.com/）注册并获取一个。