python调用llama

### 调用Llama模型或库的方法

为了在Python中调用Llama模型，通常依赖于特定的API或是封装好的库。对于Ollama Python库而言，在创建异步任务时可以利用`asyncio`来管理这些任务，并且提供了一种机制用于取消正在进行的任务[^2]。

然而，针对具体的`prompt_mistral("Testing")`函数来说，其行为表明该函数可能是在接收到终止信号之前就已经进入了不可中断的状态。这意味着一旦此函数开始执行直到它完成前无法被外部轻易打断。因此，要实现即时取消功能，则需考虑重构代码逻辑使得长时间运行的操作能够定期检查是否有取消请求发出。

下面是一个简单的例子展示如何使用`ollama`库与Llama模型交互：

import ollama  # 假设这是用来访问Llama模型所需的库

def prompt_llama(prompt_text):
    response = ollama.generate(text=prompt_text)
    return response.generated_text

上述代码片段展示了基本的同步方式调用；而对于支持异步的情况则应采用如下形式：

import asyncio
import ollama

async def async_prompt_llama(prompt_text, task_to_cancel=None):
    try:
        if task_to_cancel and not task_to_cancel.done():
            task_to_cancel.cancel()
        
        response = await ollama.async_generate(text=prompt_text)
        return response.generated_text
    
    except asyncio.CancelledError as e:
        print('Task was cancelled')
        raise

在这个版本里加入了对已存在任务(`task_to_cancel`)的支持以便允许用户指定想要取消的任务实例。需要注意的是实际应用中的`ollama`库可能会有不同的接口定义，请参照官方文档获取最准确的信息。