在本文中，我们将构建一个可以根据特定参数（如主题、长度、语气和目标受众）生成定制文章的系统。通过Ollama访问的Llama3模型为该任务提供了性能和灵活性的适当平衡。

首先，我们需要准备好Python开发环境，确保您的Python版本在3.8+。

后续的操作步骤将基于Windows 10系统开展。

1. 安装必要的Python库：

2. 安装Ollama

可以从Ollama官网下载到Windows对应的安装包。安装完成后会自动弹出Ollama的终端，输入命令运行Llama3:

需要注意的是，在使用文章生成器时，Ollama服务器必须在其终端中运行。如果关闭，则生成器将无法连接到模型。

接下来，创建一个Python脚本，我们可以命名为。

这个简单的检查通过及早发现连接问题来帮助避免运行时错误。这是一种可靠的方式来检查连接到Ollama服务器：

模型设置对于生成内容的平衡至关重要：

这些参数代表了我在测试文章生成的各种组合后发现的最佳点。

• temperature（0.7）：控制输出的随机性。较低的值（如0.3）将使文本更可预测，而较高的值（如0.9）将使其更具创造性。0.7是一个很好的平衡。

• top_p(0.9)：这个参数，也称为核采样，告诉模型要考虑多少个单词选项。在0.9版本中，它会考虑足够多的选项，以保持文本的趣味性，同时保持对主题的关注。

• num_ctx(4096)：上下文窗口大小，或者模型一次可以处理多少文本。这为输入和大量文章输出提供了足够的空间，因为它可以处理大约3000-3500个单词。

为了使工具对用户友好，实现了一个命令行输入相关信息的方法：

最后，只需要向Llama发送我们的请求，就可以获取结果：

生成器的使用非常简单：运行代码并传递参数。

在终端输入：

获得的结果：

在终端输入：

获得的结果：