用本地的pycharm调用ollama

用本地的pycharm调用ollama

用的是2025.2.4专业版pycharm，本项目主要用的库有ollama和streamlit

一.远程连接

1.先在本地创建一个项目：如f盘

2.创建远程解释器（WSL）右下角

找个远程位置防止远程解释器

3.检查是否连接远程

本地pycharm输入

结果：连接成功

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二.安装解释器下的库

对远程解释器安装ollama、streamlit-->因为本项目是用远程的解释器跑所以要在远程解释器上安装库

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三.ollama库常用指令

（1）先获取Client代理对象，再操作

import ollama
client=ollama.Client(host='http://localhost:11434')#这行代码的作用是创建一个与本地运行的 Ollama 服务 进行交互的客户端对象。，端口号默认11434
print(client.list())#展示可用模型
print(client.show('deepseek-r1:1.5b'))#指定模型的详细信息
print(client.ps())#当前运行模型

结果：

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四.简易的基于deepseek1.5的聊天机器人

完整代码：

import ollama
client=ollama.Client(host='http://localhost:11434')#这行代码的作用是创建一个与本地运行的 Ollama 服务 进行交互的客户端对象。，端口号默认11434
#chat进行对话
while True:#循环提问prompt=input("请输入问题")response = client.chat(model='deepseek-r1:1.5b',messages=[{"role": "user", "content": prompt}])#response接收问题的答案print(response['message']['content'])#打印答案，格式固定['message']['content']

 核心代码分析：

response = client.chat(
        model='deepseek-r1:1.5b',#选定模型
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]#messages用的是列表嵌套字典格式，首先指定角色role，然后指定问题content
    )#response接收问题的答案，调用chat方法

输出问题答案

print(response['message']['content'])#打印答案，格式固定['message']['content']