利用 Gradio 和 Ollama 构建本地化聊天应用

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前言

       在本文中，我们将探讨如何使用 Ollama 提供的大模型 API 和 Gradio 库来创建一个流式对话界面。这个界面允许用户与 AI 模型进行实时对话，并且能够根据用户选择的不同模型生成响应。

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一、技术选型

1.1 Gradio

       Gradio 是一个开源的 Python 库，用于快速创建简单的机器学习模型界面。它提供了一个简单易用的 API，可以让我们在几分钟内创建一个交互式的 Web 应用程序。Gradio 支持多种输入和输出类型，包括文本、图像、音频等，这使得我们可以轻松地构建各种类型的机器学习模型界面。在我们的项目中，我们选择了 Gradio 作为聊天应用的界面框架，因为它可以帮助我们快速地创建一个用户友好的聊天界面。

1.2 Ollama

       Ollama是一个专为在本地环境中运行和定制大型语言模型而设计的工具。它提供了一个简单而高效的接口，用于创建、运行和管理这些模型，同时还提供了一个丰富的预构建模型库，可以轻松集成到各种应用程序中。Ollama的目标是使大型语言模型的部署和交互变得简单，无论是对于开发者还是对于终端用户。

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二、环境准备

• Python 3.8+
• Ollama
• Gradio 库
• OpenAI库
• requests库

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三、代码实现

3.1 获取本地模型列表

       通过调用 Ollama 的 API 接口来获取模型信息。以下是获取本地模型列表的代码：

import requests

def get_local_models():
    api_url = "http://localhost:11434/api/tags"
    try:
        response = requests.get(api_url)
        if response.status_code == 200:
            response_data = response.json()
            models = [model['name'] for model in response_data.get("models", [])]
            return models
        else:
            return []
    except Exception as e:
        print(