Ollama上传本地微调模型
时间: 2025-06-14 13:24:24 浏览: 23
### Ollama 中上传本地微调模型的方法
要在 Ollama 中成功上传并使用本地微调的大规模语言模型 (LLM),可以按照以下方法操作:
#### 准备工作
确保已经安装了 Ollama 并配置好环境。如果尚未完成此步骤,请访问官方文档页面进行设置[^3]。
#### 替换 GGUF 模型路径
在命令行工具中执行导入模型的操作时,需将 `/path/to/output.gguf` 替换为实际存储的 GGUF 文件路径[^1]。这一步骤至关重要,因为只有指定正确的文件位置才能让 Ollama 正确识别和加载模型。
#### 加载自定义模型至 Ollama
下载所需的 gguf 格式的模型文件之后,利用 Ollama 提供的相关指令来加载该模型。具体而言,可以通过 `ollama pull <model-name>` 命令实现模型拉取;对于本地文件,则应采用 `ollama create <model-name> /path/to/model.gguf` 的形式完成创建过程。
#### 集成到应用逻辑
为了便于后续调用已上传的微调模型,在应用程序内部可设计一个专门用于提问的功能函数——例如命名为 `askLocalEchartsModel` ——其中参数部分除了常规询问内容外还特别指定了所使用的模型即为前述经过调整优化后的 Echarts 特化版本[^2]。
以下是基于 Python 实现的一个简单示例代码片段展示如何构建这样一个接口并与远程服务交互:
```python
import requests
def ask_local_echarts_model(prompt, server_url="http://localhost:11434"):
"""
向运行于本地的 Ollama 微调版 Echarts 模型发送请求
参数:
prompt (str): 用户输入的问题或提示词
server_url (str): 默认指向 localhost 上监听端口 11434 的 ollama api 地址
返回值:
str: 来自 LLM 的响应文本
"""
data = {
'model': 'echarts', # 使用特定名称表示我们的定制化 echarts model
'prompt': prompt,
}
response = requests.post(f"{server_url}/api/generate", json=data)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
return result['response']
else:
raise Exception("Failed to get a valid answer from the local model.")
```
通过上述方式即可较为顺畅地达成目标:不仅能够顺利部署个人专属训练成果至云端平台之上供大家共享体验乐趣之外还能进一步探索更多可能性领域比如持续改进算法性能指标等等不一而足!
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