Cómo Usar Ollama en Python con la Librería de OpenAI 🐍

Описание: Descubre cómo integrar Ollama en tus proyectos de Python para aprovechar el poder de los modelos de lenguaje locales. Este tutorial esencial te guía paso a paso para configurar tu entorno de desarrollo y comunicarte con los modelos de Ollama utilizando la sintaxis estándar de OpenAI, lo que te ofrece una flexibilidad y estandarización inigualables para futuras implementaciones. Aprende a crear una base de código funcional que te permita enviar mensajes a un modelo y obtener su respuesta de forma limpia y eficiente.

Puntos Clave del Video:
Compatibilidad OpenAI en Ollama: Usaremos la librería de OpenAI en Python para conectarnos al servidor local de Ollama, facilitando una forma estandarizada de interacción.
Configuración del Cliente: Aprende a inicializar el objeto cliente de OpenAI, especificando la base URL de Ollama (http://localhost:11434/v1/) y una API key temporal.
Función Chat Simplificada: Creamos una función simple (def chat(mensaje)) para encapsular la lógica de la llamada a la API, haciendo el código más reutilizable y limpio.
Envío de Mensajes y Modelo: Vemos cómo estructurar la solicitud para enviar un mensaje de usuario y seleccionar el modelo de Ollama que deseas utilizar (ej. gpt-oss-20b).
Obtención de la Respuesta Limpia: La clave para un uso práctico: extraemos únicamente el contenido del mensaje de respuesta utilizando .choices[0].message.content y eliminamos espacios extra con .strip().

Beneficios:
Automatización y Consultas: Usa este código base para automatizar tareas, consultar documentos, o procesar grandes cantidades de datos con la potencia de los LLMs.
Estándar de la Industria: Al usar la librería de OpenAI, tu código es fácilmente adaptable a otros servicios como Gemini o Claude, simplemente cambiando la URL y la API key.
Desarrollo Local: Ejecuta modelos de lenguaje grandes en tu propia máquina sin depender de servicios externos.

Asegúrate de tener Ollama instalado y un modelo descargado (como llama3 o gpt-oss-20b) antes de seguir el tutorial.

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📝 Índice:
00:00 - Introducción y Objetivo: Usar Ollama en Python
00:09 - Búsqueda de la Compatibilidad con OpenAI en Ollama
00:21 - Explicación de la Compatibilidad con OpenAI y Estándar de Comunicación
00:59 - Copiar y Analizar el Código de Ejemplo
01:43 - Preparación del Código: Función chat y Limpieza
01:53 - Importación de la Librería OpenAI
02:07 - Creación del Objeto client y Configuración de la base_url de Ollama
02:56 - Configuración de la api_key (Para Servidor Local)
03:28 - Definición de la Función def chat(mensaje)
03:55 - Uso del return client.chat.completions.create
04:41 - Asignar el Parámetro mensaje al content del role: user
05:25 - Selección del Modelo a Utilizar (model=...)
05:57 - Prueba Inicial de la Función y Envío del Mensaje
06:44 - Verificación del Modelo Cargado en Ollama (ollama ps)
07:01 - Análisis de la Respuesta Inicial (Respuesta Completa de la API)
07:46 - Filtrado de la Respuesta: Obtener Solo el Contenido (.choices[0].message.content)
08:26 - Uso de .strip() para Limpiar la Respuesta
08:32 - Segunda Ejecución y Verificación de la Respuesta Limpia
08:55 - Resumen y Utilidad del Código Base Funcional
09:55 - Ventaja de la Librería OpenAI: Interoperabilidad con Otros Servicios (Gemini, Claude)

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