手撸私有AI大模型——给Ollama做个WebUI就叫ChatBaby_ollama python调用

搭建好了Ollama，用命令行就可以聊天了

ollama run qwen:18b

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ollama如何安装使用请看之前的文章
手撸私有AI大模型——ollama本地部署私有大模型-CSDN博客

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目录

1.创建ChatBaby 虚拟环境

2 安装ollama python包

2.1 调用ollama的python代码

2.2 新建文件 helloOllama.py 实现 ollama list 功能

2.3 cmd 中运行 ollama list

2.4 修改helloOllama.py 显示一个本地安装大模型的列表

2.5 踩坑： 环境变量 OLLAMA_HOST 设置为 0.0.0.0:11434 的错误

4 安装streamlit 快速搭建web框架

4.1 安装streamlit

​编辑

4.2 编写 streamlit 框架的demo示例

4.3 运行 streamlit 的 demo示例

5 创建WebUI——ChatBaby

 5.1 先看运行效果

5.2  ChatBaby.py 代码

5.3 运行 ChatBaby.py

5.4 ChatBaby 的 WebUI 运行效果

 ​编辑

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1.创建ChatBaby 虚拟环境

conda create -n ChatBaby python=3.10 -y

切换虚拟环境为 ChatBaby

conda activate ChatBaby

2 安装ollama python包

pip install ollama

#查看ollama包版本

pip show ollama

ollama python 包的版本是 0.2.0 

2.1 调用ollama的python代码

这里使用vscode编写python。

首先在d:\tcoder\创建一个 ChatBaby目录

#以下是cmd命令

d:

cd d:\tcoder

#创建 ChatBaby

mkdir ChatBaby

cd ChatBaby

# 启动 vscode

code .

2.2 新建文件 helloOllama.py 实现 ollama list 功能

输入如下代码：通过调用ollama python api 的list方法获取当前系统安装的大模型清单

# pip install ollama

import ollama

models = ollama.list()

print(models)

在命令行中执行 python helloOllama.py

以上python代码实现的功能，就是在命令行中直接运行 ollama list的看到的内容

2.3 cmd 中运行 ollama list

> ollama list 

 输出结果可以看到 有三个模型

qwen:1.8b、qwen:7b、nomic-embed-text:latest

2.4 修改helloOllama.py 显示一个本地安装大模型的列表

 把本机安装的模型列表显示出来

# pip install ollama

import ollama

model_list = ollama.list()

names = [model['name'] for model in model_list['models']]

print(names)

 操作及输出结果如红框内所示

2.5 踩坑： 环境变量 OLLAMA_HOST 设置为 0.0.0.0:11434 的错误

运行 helloOllama.py 错误，位置 ollama.list()

错误信息：

httpx.ConnectError: [WinError 10049] 在其上下文中，该请求的地址无效。 

 解决办法：设置OLLAMA_HOST为127.0.0.1:11434

> set OLLAMA_HOST=127.0.0.1:11434

思考：如果要调用远程服务器的ollama服务是不是可以呢，回答是肯定的

192.168.1.20 是我本机的IP地址，有时间再验证一下其他安装了ollama服务的机器。

4 安装streamlit 快速搭建web框架

Streamlight 可以让开发人员在几分钟内将数据和脚本转换为可网络访问的web应用程序框架。
全部采用纯Python实现。开发人员无需前端经验。

以下是官网地址：

Streamlit • A faster way to build and share data apps

4.1 安装streamlit

pip install streamlit

查看 streamlit 安装版本

pip list

或者 pip show <package_name>

#查看 streamlit 版本

pip show streamlit

 streamlit 当前的版本号 1.34.0

4.2 编写 streamlit 框架的demo示例

 vscode 创建 stdemo.py 文件并输入如下代码并保存

# stdemo.py
 
import streamlit as st
import random
 
# 预定义的回复
replies = [
    "你好！",
    "很高兴见到你。",
    "今天天气怎么样？",
    "我是一个随机回复的模型，请多指教。",
    "抱歉，我无法理解你的问题。",
]
 
# 创建一个简单的交互界面
st.title("与随机模型对话")
 
# 获取用户输入
user_input = st.text_input("你：", "")
 
# 随机生成回复
if user_input:
    reply = random.choice(replies)
    st.write("模型：", reply)

 代码中引入streamlit 库，利用 st.title 显示标题，st.text_input 为输入框， st.write 输出文本

4.3 运行 streamlit 的 demo示例

在命令行输入  streamlit run stdemo.py

streamlit run stdemo.py

 在系统默认的浏览器中查看 http://localhost:8501 ，192.168.1.20是我本机的IP地址

 

输入一段文字  ..... ，比如  你是谁？

接下来将利用 ollama chat 接口实现与大模型对话

5 创建WebUI——ChatBaby

 5.1 先看运行效果

5.2  ChatBaby.py 代码

import ollama
import streamlit as st
 
# 获取模型列表
model_list = ollama.list()
 
# 如果session中不存在model_name，则设置默认值
if "model_name" not in st.session_state:
    st.session_state["model_name"] = "qwen:1.8b"
 
# 如果session中不存在messages，则初始化
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state.messages = []
 
# 在侧边栏设置
with st.sidebar:
    st.subheader("设置")
 
    # 选择模型
    option = st.selectbox('选择模型',[model['name'] for model in model_list['models']])
    st.session_state["model_name"] = option
 
# 设置标题和头部信息
st.title("ChatBaby")
st.header(f"基于通用大模型：{st.session_state['model_name']}")
st.write("ChatBaby是一款对话式人工智能，旨在帮助完成基本任务并提供信息回复。只需键入您的信息，然后按“发送”按钮即可开始对话。")
 
# 显示聊天记录
for message in st.session_state.messages:
    with st.chat_message(message["role"]):
        st.markdown(message["content"])
 
# 如果有用户输入
if prompt := st.chat_input("有什么想问我的吗"):
    
    # 将用户输入添加到消息列表中
    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
    
    # 显示用户输入
    with st.chat_message("user"):
        st.markdown(prompt)
    
    # 获取 assistant 的回复
    with st.chat_message("assistant"):
        # 初始化一个空的消息框
        message_placeholder = st.empty()
        # 初始化一个空的full_response
        full_response = ""
        # 遍历ollama的chat函数，model为st.session_state["model_name"]，
        # messages为st.session_state.messages，stream为True
        for chunk in ollama.chat(
            model=st.session_state["model_name"],
            messages=[
                {"role": m["role"], "content": m["content"]}
                for m in st.session_state.messages
            ],
            stream=True,
        ):
            if 'message' in chunk and 'content' in chunk['message']:
                # 如果chunk中包含message和content，则将message内容添加到full_response中
                full_response += (chunk['message']['content'] or "")
                # 将full_response和 >>>拼接，并显示在消息框中
                message_placeholder.markdown(full_response + " >>>")
        # 将full_response显示在消息框中
        message_placeholder.markdown(full_response)
    # 将 assistant 的回复添加到消息列表中
    st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": full_response})

保存后在命令行执行 streamlit run ChatBaby.py

5.3 运行 ChatBaby.py

streamlit run ChatBaby.py

5.4 ChatBaby 的 WebUI 运行效果