本文详细介绍了如何通过Ollama快速部署本地大模型，并利用WebAPI进行调用。首先，通过Docker安装和部署Ollama，然后下载qwen2.5:0.5b模型。接着，文章详细说明了Python环境的准备工作，包括安装requests模块和初始化API配置。随后，文章详细介绍了Ollama提供的多种API功能，包括生成文本补全、流式生成文本补全、生成对话补全、生成文本嵌入等，并提供了每种API的调用示例和参数说明。此外，文章还介绍了模型的增删改查功能，包括列出本地模型、查看模型信息、创建模型、拉取模型和删除模型等操作。这些功能为开发者提供了全面的工具，以便在本地环境中高效地使用和定制大模型。 Ollama作为一款支持本地部署的大模型，它的出现为开发者们提供了一种高效利用和定制大型语言模型的新途径。在本文中，首先讲述了如何通过Docker环境快速搭建Ollama平台，以及如何下载指定的模型版本，例如qwen2.5:0.5b，从而为后续的API调用打下基础。 文章接下来深入探讨了在Python环境中进行Ollama API调用所需的具体步骤，这包括了安装必要的requests模块，并对API进行初始配置。通过对Ollama所提供的WebAPI功能的详细介绍，开发者可以了解到如何运用这些API进行文本生成，例如生成文本补全、流式生成文本补全、生成对话补全，以及生成文本嵌入等操作。每种API功能都配有调用示例和相关参数的详细说明，以方便开发者根据实际需要进行选择和应用。 除了文本生成之外，Ollama还支持对模型的增删改查操作，具体包括列出本地安装的模型、查看特定模型的详细信息、创建新的模型、更新本地模型以及删除不再需要的模型。这些操作使得开发者能够在本地环境中灵活地管理模型资源。 本文为读者提供了一个全面的指南，不仅涵盖了Ollama的快速部署方法，还包括了对一系列实用API功能的介绍和示例。这些内容能够让开发者在实际操作中少走弯路，极大地提升了本地大模型应用开发的效率和便捷性。

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基于c#实现的webapi调用软件，用于请求web服务，尤其是通过aistudio平台部署的深度学习模型。如果您的自己的webapi接口返回的也是json格式的信息，也可以使用本软件进行请求调用。只是在请求服务前，一定要点击软件界面加密，将原始的url信息转化为用户不可读的字符串，然后再点击测试