📚 Ollama · 适配指南

🎯 30章 从入门到实战
📁 兼容层 · 接口映射 · 最佳实践 🧩 友好配色 点击卡片跳转章节
01
Ollama是什么、为什么需要、安装配置、基本命令
02
请求/响应格式、认证方式、chat/embeddings端点
03
异同分析、兼容层原理、支持端点与参数
04
Python、requests、openai库、Ollama服务验证
05
requests调用chat/completions、请求体构造、响应解析
06
base_url、API key占位、模型映射、流式与非流式
07
模型列表API、与OpenAI对比、自定义名称映射
08
temperature、top_p、max_tokens、stop映射与差异
09
SSE协议、Ollama流式格式、转换为OpenAI兼容格式
10
Ollama函数调用支持、请求/响应转换、案例
11
嵌入API对比、向量维度、归一化处理
12
消息历史格式、角色映射、上下文长度管理
13
错误码映射、超时重试、日志记录
14
API key占位、请求拦截、本地安全考量
15
连接池、批处理、缓存策略、并发控制
16
Docker运行Ollama、端口映射、健康检查
17
同时加载多模型、切换策略、资源监控
18
Modelfile、自定义参数、与OpenAI微调对比
19
多模态支持、图片输入、GPT-4V兼容
20
工具定义格式、请求响应、OpenAI兼容
21
请求日志、Prometheus、Grafana仪表盘
22
测试框架、Mock Ollama、CI/CD集成
23
自定义Python SDK、接口抽象、类型提示
24
LangChain Ollama集成、自定义LLM包装器
25
构建OpenAI兼容代理、请求转发、中间件
26
多实例负载均衡、健康检查、故障转移
27
资源消耗、Token计算、成本优化建议
28
从OpenAI迁移步骤、代码修改清单、FAQ
29
部署架构、监控告警、备份、版本管理
30
完整AI聊天应用:Ollama后端+OpenAI客户端+前端界面