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ollama拉取模型

时间: 2025-03-02 13:13:22 AIGC 浏览: 132

### 如何从 Ollama 平台拉取机器学习模型为了从 Ollama 平台拉取机器学习模型，需遵循特定的流程来确保操作顺利进行。访问 ollama.com/search 页面可以浏览并选择所需的模型[^1]。对于希望获取如 `deepseek-r1` 这样的热门模型而言，在确认目标之后，应当通过 API 或者网页界面执行下载动作。通常情况下，API 请求会涉及如下参数设置： - **model_name**: 所选模型名称，例如 `"deepseek-r1"` - **version**: 版本号（如果适用） - **destination_path**: 存储路径，指定本地保存位置下面是一个 Python 脚本示例，用于展示如何利用 HTTP GET 方法向 Ollama 发送请求以拉取选定模型： ```python import requests def fetch_model(model_name, destination_path): url = f"https://ollama.com/api/models/{model_name}/download" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: with open(destination_path, 'wb') as file: file.write(response.content) print(f"{model_name} 下载成功.") else: print(f"下载失败: {response.text}") fetch_model('deepseek-r1', './models/deepseek-r1') ``` 此脚本定义了一个函数 `fetch_model()` 来处理整个过程，并假设服务器端支持直接文件流传输方式。实际应用中可能还需要考虑认证机制、错误处理等因素。

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