一、目录结构
仓库 notebook 的 c6 文件夹下：
fastapi_chat_app/ │ ├── app.py ├── websocket_handler.py ├── static/ │ └── index.html └── requirements.txt
-
app.pyFastAPI 应用程序的主要设置和路由。 -
websocket_handler.py处理 WebSocket 连接和消息流。 -
static/index.htmlHTML页面。 -
requirements.txt所需依赖，通过 pip install -r requirements.txt 安装。
二、克隆本仓库
git clone https://github.com/AXYZdong/handy-ollama
三、安装依赖
pip install -r requirements.txt
四、核心代码
app.py 文件中的核心代码如下：
import ollama
from fastapi import WebSocket
async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket):
await websocket.accept() # 接受WebSocket连接
user_input = await websocket.receive_text() # 接收用户输入的文本消息
stream = ollama.chat( # 使用ollama库与指定模型进行对话
model='llama3.1', # 指定使用的模型为llama3.1
messages=[{'role': 'user', 'content': user_input}], # 传入用户的输入消息
stream=True # 启用流式传输
)
try:
for chunk in stream: # 遍历流式传输的结果
model_output = chunk['message']['content'] # 获取模型输出的内容
await websocket.send_text(model_output) # 通过WebSocket发送模型输出的内容
except Exception as e: # 捕获异常
await websocket.send_text(f"Error: {e}") # 通过WebSocket发送错误信息
finally:
await websocket.close() # 关闭WebSocket连接
接受 WebSocket 连接：
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await websocket.accept()：首先，函数接受来自客户端的 WebSocket 连接请求，建立与客户端的通信通道。
接收用户输入：
-
user_input = await websocket.receive_text()：通过 WebSocket 从客户端接收一条文本消息，获取用户输入的内容。
初始化对话流：
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stream = ollama.chat(...)：调用 ollama 库中的 chat 方法，指定使用的模型为 llama3.1。将用户的输入作为消息传递给模型，并启用流式传输（stream=True），以便逐步获取模型生成的回复。
处理模型输出：
eSiteGroup站群管理系统1.0.4
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-
for chunk in stream：遍历从模型中流式传输过来的数据块。 -
model_output = chunk['message']['content']：从每个数据块中提取出模型生成的文本内容。 -
await websocket.send_text(model_output)：通过 WebSocket 将提取出的模型回复发送回客户端，实现实时对话。
异常处理：
-
except Exception as e：如果在处理过程中出现任何异常（例如，网络问题、模型错误等），捕获异常并通过 WebSocket 发送一条错误信息，告知客户端发生了错误。
关闭 WebSocket 连接：
-
finally：无论是否发生异常，最终都确保关闭 WebSocket 连接，以释放资源并结束会话。
五、运行app
- 在目录下 (
fastapi_chat_app/)； - 运行 app.py 文件。
uvicorn app:app --reload
打开页面。
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后台显示的正常输出。
