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應用。這個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Python編程專家，現(xiàn)在要完成一個編寫AI應用的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：為什么天是藍色的？”

解析流式響應，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

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

)

# 遍歷流式響應，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='')

運行程序，返回結(jié)果：why is the sky blue? 說明程序運行成功了。