如何使用 Ollama 在本地运行 Llama 3.2-Vision：边缘 AI 的游戏规则改变者

Ollama 刚刚宣布支持 Llama 3.2-Vision！这不禁让人想起新游戏发布时的兴奋之情——我迫不及待地想了解 Ollama 对 Llama 3.2-Vision 的支持。该模型不仅在自然语言理解方面表现出色，还能无缝处理图像，最棒的是？它完全免费，专为边缘 AI 而设计。

在这篇文章中，我将指导您将 Ollama 升级到 0.4.1 版本，提供一个实际演示来帮助您在系统上运行Llama 3.2-Vision，并讨论该模型的特殊之处以及它如何有可能彻底改变边缘 AI。

有什么大不了的？

 Llama 3.2-Vision 为最令人兴奋的语言模型之一带来了视觉功能，使其能够处理文本和图像。

• 多模式功能：Llama 3.2-Vision 可处理文本和图像，这对于边缘 AI 应用至关重要。
• 实时处理：针对边缘设备进行了优化，无需依赖云即可实现即时响应。
• 增强隐私和降低成本：本地处理将敏感数据保存在设备上并降低云费用。
• 易于部署：Ollama 的用户友好设置简化了多模式 AI 的实施，即使对于没有深厚 AI 专业知识的开发人员也是如此。
• 边缘优化：非常适合机器人、增强现实和医疗保健等以实时图像理解为关键的实际应用。

步骤 1 — 将 Ollama 升级到 0.4.1

要解锁Llama 3.2-Vision的强大功能，您需要将 Ollama 升级到 0.4.1 版本。操作方法如下：

1. 下载最新版本
   前往 Ollama 的网站并下载版本0.4.1。
2. 运行应用程序
   下载文件后，运行该应用程序。
3. 验证安装
   通过运行以下命令检查更新是否成功：

 ollama --version
#ollama版本是0.4.1

您应该看到版本0.4.1作为输出。 

第 2 步 - 安装 Llama 3.2 Vision 模型

现在您已经更新了 Ollama，让我们拉取Llama 3.2-Vision模型。使用以下命令：

<span style="background-color:#f9f9f9"><span style="color:#242424">ollama 运行 llama3.2-vision</span></span>

步骤 3 — 运行 Llama 3.2-Vision

让我们进入有趣的部分——在图像上运行Llama 3.2-Vision模型。

 以下是如何从命令行界面（CLI）直接执行此操作：

<span style="background-color:#f9f9f9"><span style="color:#242424">ollama run llama3.2-vision <span style="color:#c41a16">“描述此图像：/Users/../images/Gryffindor_ClearBG.png”</span></span></span>

将其替换/Users/../images/Gryffindor_ClearBG.png为你选择的图像路径。模型将分析该图像并根据其理解提供响应。

 输出

 这幅图像似乎是霍格沃茨格兰芬多学院的标志或徽章。它采用了醒目的红色和金色配色方案，这是
格兰芬多学院的传统颜色。设计简洁而醒目，“格兰芬多”字样以弧线排列在狮子头上方，狮子头是
勇敢和勇气的常见象征——而勇敢和勇气正是格兰芬多学院所体现的价值观。

 这个例子展示了模型识别物体及其象征意义的能力。

使用 Python 与 Llama 3.2-Vision 集成

为了使用Python中的 Ollama 集成 Llama 3.2-Vision 的图像处理功能，下面提供了一个实际示例，将图像发送到模型进行分析。Python 代码片段展示了 Ollamachat解释图像的功能。

导入ollama 

image_path = '/Users/../images/Gryffindor_ClearBG.png'   # 替换为您的图片路径

# 使用 Ollama 通过 Llama 3.2-Vision 分析图像
respond = ollama.chat( 
    model= "llama3.2-vision" , 
    messages=[{ 
      "role" : "user" , 
      "content" : "Describe this image? , 
      "images" : [image_path] 
    }], 
) 

# 提取模型对图像的响应
cleaned_text = respond[ 'message' ][ 'content' ].strip() 
print ( f"Model Response: {cleaned_text} " )

 在响应中，模型返回处理的结果，例如识别所提供的任何视觉数据的内容。

结论

凭借Llama 3.2-Vision，Meta 在边缘 AI 领域迈出了一大步，使设备比以往任何时候都更加智能、功能更强大。无论您是 AI 研究人员、AI 开发者，还是仅仅喜欢尝试最新技术的人，此版本都将为您带来激动人心的全新可能。

如果您还没有升级，请按照上述步骤立即使用Llama 3.2-Vision。准备好体验边缘 AI 带来的惊人成就吧！

Llama相关资料+资料包↓（或看我个人简介处）