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.NET使用OllamaSharp實現大模型推理對話的簡單演示

freeflydom
2024年10月28日 11:59 本文熱度 615
前提條件:請確保你本地已經安裝了ollama以及有關本地離線模型。或者已有遠程模型環境等。如果沒有,請自行部署。如果需要幫助,可以文末獲取聯系方式咨詢。由于部署離線大模型過于簡單,在線資料也很多,我就省略這個步驟了。
 
創建一個項目,添加使用MIT開源協議的一個nuget包 OllamaSharp
確保Ollama應用已經啟動。
 
默認本地ollama的端口是11434,也可以自行部署時候更改環境變量進行修改大模型存放地址、默認端口、是否允許遠程訪問等等。創建連接,并且驗證下連接是不是正常,返回true,代表連接正常。
 
可以遍歷出已有的模型有哪些,咱們寫個選擇模型的輸入,通過輸入來選擇模型。由于獲取的是IEnumerable集合,所以此處為了方便,之間轉為數組來獲取下標,從而獲取模型名稱。大家自己使用時候記得優化下寫法。
運行,可以看到我本地羅列的模型列表等信息。
 
選擇模型完畢,并綁定prompt提示詞進行創建聊天對話。創建對話以后,根據用戶輸入的內容進行推理并獲取返回內容。
 
運行結果如下:
如果需要以上演示的demo源碼,可以在個人公眾號 Dotnet Dancer 內,回復 【代碼演示】 即可獲取代碼開源地址。
核心代碼片段:

var uri = new Uri("http://localhost:11434");
var ollama = new OllamaApiClient(uri);
var models = await ollama.ListLocalModels();

 foreach (var model in models)
 {
    Console.WriteLine($"{index++}:{model.Name} {model.Size / 1024 / 1024} MB"); // 輸出模型名稱和大小
 }
 int selectIndex = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());
 ollama.SelectedModel = models.ToArray()[selectIndex].Name; // 選擇模型名稱

var chat = new Chat(ollama, prompt);
await foreach (var answerToken in chat.Send(message))
       Console.Write(answerToken);

 

轉自https://www.cnblogs.com/weskynet/p/18497936


該文章在 2024/10/28 12:01:05 編輯過
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