用本地的pycharm调用ollama
用的是2025.2.4专业版pycharm，本项目主要用的库有ollama和streamlit
一.远程连接
1.先在本地创建一个项目：如f盘
2.创建远程解释器（WSL）右下角
找个远程位置防止远程解释器
3.检查是否连接远程
本地pycharm输入
结果：连接成功
二.安装解释器下的库
对远程解释器安装ollama、streamlit-->因为本项目是用远程的解释器跑所以要在远程解释器上安装库
三.ollama库常用指令
（1）先获取Client代理对象，再操作
import ollama
client=ollama.Client(host='http://localhost:11434')#这行代码的作用是创建一个与本地运行的 Ollama 服务 进行交互的客户端对象。，端口号默认11434
print(client.list())#展示可用模型
print(client.show('deepseek-r1:1.5b'))#指定模型的详细信息
print(client.ps())#当前运行模型结果：
四.简易的基于deepseek1.5的聊天机器人
完整代码：
import ollama
client=ollama.Client(host='http://localhost:11434')#这行代码的作用是创建一个与本地运行的 Ollama 服务 进行交互的客户端对象。，端口号默认11434
#chat进行对话
while True:#循环提问prompt=input("请输入问题")response = client.chat(model='deepseek-r1:1.5b',messages=[{"role": "user", "content": prompt}])#response接收问题的答案print(response['message']['content'])#打印答案，格式固定['message']['content']核心代码分析：
response = client.chat(
model='deepseek-r1:1.5b',#选定模型
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]#messages用的是列表嵌套字典格式，首先指定角色role，然后指定问题content
)#response接收问题的答案，调用chat方法
输出问题答案
print(response['message']['content'])#打印答案，格式固定['message']['content']