介绍
大型语言模型（LLMs）彻底改变了人工智能领域，提供了令人印象深刻的语言理解和生成能力。
本文将指导您构建一个使用本地LLM的Streamlit聊天应用程序，特别是来自Meta的Llama 3.1 8b模型，通过Ollama库进行集成。
前提条件
在我们深入代码之前，请确保您已安装以下内容：
Python Streamlit Ollama设置 Ollama 和下载 Llama 3.1 8b
首先，您需要安装 Ollama 并下载 Llama 3.1 8b 模型。打开命令行界面并执行以下命令：
创建 Modelfile
要创建一个与您的 Streamlit 应用无缝集成的自定义模型，请按照以下步骤操作：
在您的项目目录中，创建一个名为Modelfile 的文件，不带任何扩展名。
在文本编辑器中打开 Modelfile，并添加以下内容：
model: llama3.1:8b
此文件指示 Ollama 使用 Llama 3.1 8b 模型。
代码
导入库和设置日志记录
streamlit as st：这导入了 Streamlit，一个用于创建交互式网页应用的库。
ChatMessage 和 Ollama：这些是从 llama_index 库中导入的，用于处理聊天消息和与 Llama 模型进行交互。
logging：用于记录信息、警告和错误，有助于调试和跟踪应用程序的行为。
time：这个库用于测量生成响应所需的时间。
初始化聊天记录
st.session_state: 这是一个 Streamlit 特性，允许您在应用的不同运行之间存储变量。在这里，它用于存储聊天记录。
if 语句检查 ‘messages’ 是否已经在 session_state 中。如果没有，它将其初始化为空列表。
流式聊天响应的函数
stream_chat: 此函数处理与 Llama 模型的交互。
Ollama(model=model, request_timeout=120.0): 使用指定的超时初始化 Llama 模型。
llm.stream_chat(messages): 从模型流式传输聊天响应。
response_placeholder = st.empty(): 在 Streamlit 应用中创建一个占位符，以动态更新响应。
for 循环将响应的每一部分附加到最终响应字符串，并更新占位符。
logging.info 记录模型、消息和响应。
except 块捕获并记录在流式传输过程中发生的任何错误。
主要功能
main: 这是设置和运行Streamlit应用的主要功能。
st.title("与LLMs模型聊天"): 设置应用的标题。
model = st.sidebar.selectbox("选择模型", ["mymodel", "llama3.1 8b", "phi3", "mistral"]): 在侧边栏创建一个下拉菜单以选择模型。
if prompt := st.chat_input("你的问题"): 获取用户输入并将其添加到聊天记录中。
for循环显示聊天记录中的每条消息。
if语句检查最后一条消息是否不是来自助手。如果为真，则从模型生成响应。
with st.spinner("正在写入..."): 在生成响应时显示一个加载指示器。
messages = [ChatMessage(role=msg["role"], content=msg["content"]) for msg in st.session_state.messages]: 为Llama模型准备消息。
response_message = stream_chat(model, messages): 调用stream_chat函数以获取模型的响应。
duration = time.time() - start_time: 计算生成响应所需的时间。
response_message_with_duration = f"{response_message}\n\n耗时: {duration:.2f} 秒": 将耗时附加到响应消息中。
st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": response_message_with_duration}): 将助手的响应添加到聊天记录中。
st.write(f"耗时: {duration:.2f} 秒"): 显示生成响应的耗时。
except块处理生成响应期间的错误并显示错误消息。
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总结
**文章总结：构建使用本地LLM的Streamlit聊天应用程序**本文详细介绍了如何构建一个基于Meta的Llama 3.1 8b语言模型的Streamlit聊天应用程序，使用Ollama库进行集成。以下是文章内容的总结：
### 一、大型语言模型（LLMs）介绍
- LLMs彻底改变了人工智能领域，提供了卓越的语言理解和生成能力。
- 本文将以Llama 3.1 8b为例，通过Ollama和Streamlit构建聊天应用。
### 二、前提条件
- 确保已安装Python、Streamlit和Ollama。
### 三、设置Ollama和下载Llama 3.1 8b模型
- 通过命令行安装Ollama并下载Llama 3.1 8b模型。
### 四、创建Modelfile
- 在项目目录中创建一个无扩展名的`Modelfile`文件。
- 添加模型指定信息`model: llama3.1:8b`。
### 五、代码实现
#### 1. 导入库和设置日志记录
- 导入Streamlit、ChatMessage、Ollama、logging和时间库。
#### 2. 初始化聊天记录
- 使用Streamlit的`session_state`特性存储聊天记录。
#### 3. 定义流式聊天响应的函数
- 使用`stream_chat`函数处理与Llama模型的交互，并显示响应。
#### 4. 主功能
- 设置Streamlit应用标题和侧边栏的模型选择。
- 捕获用户输入，添加到聊天记录，调用`stream_chat`生成响应。
- 显示响应时长和聊天记录，处理生成响应期间的错误。
### 六、学习大模型AI
作者提到，掌握AI的人将在竞争中获得优势，并分享了免费的学习资料和阶段性学习计划：
#### 第一阶段（10天）：初阶应用
- 认识大模型AI，理解其应用和技术架构。
- 学习如何使用提示工程，调优Prompt。
#### 第二阶段（30天）：高阶应用
- 学会构造私有知识库，扩展AI能力。
- 开发基于agent的对话机器人，掌握最新技术。
#### 第三阶段（30天）：模型训练
- 掌握模型微调、训练及多模态模型技术。
#### 第四阶段（20天）：商业闭环
- 部署大模型于云端或本地环境，选择合适项目。
### 七、总结
文章提供了一个全面的指南，从安装设置到代码实现和学习资料，帮助读者构建和使用基于LLMs的Streamlit聊天应用，并提供了深入学习大模型AI的路径。
### 八、免费学习资源
- 提供了AI大模型入门到进阶的免费学习资源，包括思维导图、书籍、视频教程等。
- 强调酬天道勤，鼓励读者努力学习，成为优秀的AI从业者。