使用Ollama+Python本地环境搭建AI大模型

要在本地环境搭建一个AI大模型，你可以使用Hugging Face的transformers库来加载预训练的模型，比如Ollama。以下是一个简单的Python脚本示例，展示如何加载Ollama模型并进行预测。

首先，确保安装了必要的库：

pip install transformers

然后，你可以使用以下Python脚本加载Ollama模型并进行一个基本的预测：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 
# 替换成你的Ollama模型路径
model_path = "path_to_ollama_model"
 
# 加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
 
# 一个示例输入文本
input_text = "你好，世界！"
 
# 对输入文本进行编码
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
 
# 使用模型生成响应
response = model.generate(input_ids)
 
# 解码模型响应
decoded_response = tokenizer.decode(response[0], skip_special_tokens=True)
 
print(decoded_response)

请注意，上述代码中的model_path需要替换为实际的Ollama模型路径。此外，Ollama模型可能需要较多的计算资源和GPU支持，确保你的本地环境能够处理这些需求。