“ 2024年11月6日，Ollama发布了0.4版本，新增支持在本地加载和运行Llama3.2视觉模型，包括11B和90B两个大小的版本。” 01
1. 下载安装Ollama 0.4版本
下载地址： https://ollama.com
2. 运行Llama3.2视觉模型：
ollama run llama3.2-vision
3. 如果你的电脑配置足够强大，通过以下命令运行90B模型：
ollama run llama3.2-vision:90b
4. 要将一张图片添加到提示词中，可以拖动并释放它到终端中（Windows），或在Linux上将图片的路径添加到提示词中。
注意：Llama3.2视觉模型11B需要至少8GB的VRAM，而90B模型则需要至少64GB的VRAM。
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1. 手写识别
2. 光学字符识别（OCR）
3. 图表和表格
4. 图片问答
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1. 首先拉取模型：
ollama pull llama3.2-vision
2. 调用Python库
可以通过Ollama Python库在代码中调用Llama3.2视觉模型
import ollamaresponse = ollama.chat(model='llama3.2-vision',messages=[{'role': 'user','content': 'What is in this image?','images': ['image.jpg']}])print(response)
3. 调用JavaScript库
也可通过Ollama JavaScript库在代码中调用Llama3.2视觉模型
import ollama from 'ollama'const response = await ollama.chat({model: 'llama3.2-vision',messages: [{role: 'user',content: 'What is in this image?',images: ['image.jpg']}]})console.log(response)
4. 通过cURL调用
还可以通过cURL命令在命令行中调用
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{"model": "llama3.2-vision","messages": [{"role": "user","content": "what is in this image?","images": ["<base64-encoded image data>"]}]}'
