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# 初始化Ollama客戶端
ollama = Ollama(api_key='your_api_key')

# 部署GPT-2模型
model_id = ollama.deploy_model(
model_path='path_to_your_gpt2_model',
model_name='gpt-2',
framework='pytorch'
)

print(f"Model deployed with ID: {model_id}")

獲取模型API：
部署完成后，ollama會返回一個模型ID，我們可以通過該ID調用模型API。

3.3 使用LangChain調用Ollama模型

接下來，我們使用LangChain調用部署在ollama上的GPT-2模型，構建一個簡單的文本生成應用。

安裝LangChain：

pip install langchain

初始化LangChain并調用Ollama模型：

from langchain import LangChain

from langchain.models import OllamaModel



# 初始化LangChain

langchain = LangChain()



# 初始化Ollama模型

ollama_model = OllamaModel(

    model_id='your_model_id',

    api_key='your_ollama_api_key'

)



# 將Ollama模型添加到LangChain

langchain.add_model(ollama_model)



# 定義文本生成任務

prompt = "Once upon a time"

generated_text = langchain.generate_text(prompt, model_name='gpt-2')



print(f"Generated Text: {generated_text}")

3.4 構建復雜應用

通過結合ollama和LangChain，我們可以構建更復雜的應用。例如，我們可以將語言模型與數據庫、API服務等集成，實現智能問答系統。

集成數據庫：

from langchain.tools import DatabaseTool



# 初始化數據庫工具

db_tool = DatabaseTool(connection_string='your_db_connection_string')



# 將數據庫工具添加到LangChain

langchain.add_tool(db_tool)



# 定義查詢任務

query = "SELECT * FROM users WHERE age > 30"

result = langchain.execute_query(query)



print(f"Query Result: {result}")

集成API服務：

from langchain.tools import APITool



# 初始化API工具

api_tool = APITool(base_url='https://api.example.com')



# 將API工具添加到LangChain

langchain.add_tool(api_tool)



# 定義API調用任務

response = langchain.call_api('GET', '/users', params={'age': 30})



print(f"API Response: {response}")