一、搭建你的AI基座：Ollama一键安装与模型管理

1.1 下载 Ollama 并安装

• 地址：https://ollama.com/download

• 确保安装盘至少有40G空间，记住安装地址，后面有用

1.2 运行 Ollama

• 打开cmd

• 挑选模型

• 下载并运行模型
  • 命令：ollama run + 模型名称:型号

• 退出当前模型
  • 命令：/bye
• 
  
• 查看已安装模型
  • 命令：ollama list
• 
  
• 卸载模型
  • 命令：ollama rm gemma3:270m

二、让Python与大模型对话：SDK集成与智能交互实现

2.1 准备工作

• 打开JupyterLab

• 启动 Ollama
  • 模型运行中的任意一条命令都可以启动
• 
  
• 安装好指定模型
• 安装 Ollama 的SDK

2.2 调用 Ollama

• 导入 Ollama
  • 代码：import ollama
• 
  
• 设置模型
  • 代码：model = 'gemma3:4b'
• 
  
• 设置提示词
  • 代码：prompt = '你能帮我做什么'
• 
  
• 设置流失对话输出
  • 代码：for i in ollama.generate(model, prompt, stream=True): print(i.response, end='')

三、解锁视觉AI能力：多模态模型的图像理解实战

3.1 获取图片地址

• 选中图片并点击右键

3.2 调用视觉理解模型

• 视觉理解模型调用模板

import ollama

response = ollama.chat(
    model='llama3.2-vision',
    messages=[{
        'role': 'user',
        'content': 'What is in this image?', # 提示词
        'images': ['image.jpg'] # 在这里粘贴图片地址
    }]
)

print(response)