如何使用Ollama+Python本地环境搭建AI大模型

Ollama是一个用于训练、部署和管理大规模机器学习模型的平台，它通常与分布式计算框架如Apache Ray或TensorFlow一起使用。要在本地环境中使用Ollama和Python搭建AI大模型，你可以按照以下步骤操作：

1. **安装依赖**：
- 安装Ollama客户端：访问Ollama官网下载适合的Python SDK并安装。
- 安装必要的库：例如Ray、TensorFlow或其他你喜欢的深度学习框架。

pip install ollama-sdk tensorflow

2. **配置环境**：
- 创建一个新的Ray cluster（如果尚未安装），可以使用`ray start`命令启动。
- 配置Ollama，通常需要提供一个配置文件或通过环境变量指定Ollama服务器地址。

3. **模型训练**：
使用Ollama提供的API创建任务，将模型定义、数据加载以及训练过程封装成函数。示例代码可能类似这样：

import ray
from ollama import create_or_connect

# 连接到Ollama集群
client = create_or_connect()

@ray.remote(num_gpus=1)  # 如果需要GPU加速
def train_model(model_config, data):
    model = Model(config=model_config)
    return model.fit(data)

# 分配任务到集群上
model_train_task = train_model.remote(model_config, training_data)

# 等待任务完成
trained_model = ray.get(model_train_task)

4. **模型保存和加载**：
训练完成后，保存模型以便后续使用：

trained_model.save("my_model")

5. **模型部署**：
Ollama支持模型部署到生产环境，但在本地环境这一步通常是不必要的。