前置条件：我的显卡为RTX 4000,8G显存，是不满足官方推荐的VRAM>16G，但最终能跑起来。推理时间略长，但未出席崩溃。
1.下载ollama
1.1官方推荐的方式
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
1.2 直接用代理
官方提供方式太慢了，下面是代理方式
export OLLAMA_MIRROR=“https://ghproxy.cn/https://github.com/ollama/ollama/releases/latest/download" curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sed ”s|https://ollama.com/download|$OLLAMA_MIRROR|g" | sh2.拉取gpt-oss 模型（二选一）
1.1 For 20B（台式机&笔记本）
13个G，要下一会儿，耐心点
GPT plus 代充 只需 145ollama pull gpt-oss:20b
1.2 For 120B（大型服务器）
ollama pull gpt-oss:120b3.与 gpt-oss 聊天
准备好与模特交谈了吗?您可以在应用程序或终端中启动聊天:
3.1.简易上手
ollama run gpt-oss:20b
这样只能在命令行里对话，毫无体验可言
3.2升级对话
需要开发一个人机交互界面，比如一个网页，这样体验感会好很多。
将下面的python脚本改名为：gpt20.py
运行：streamlit run gpt20.py –server.port 8080
浏览器打开：http://localhost:8080/
OK:你就看到一个自定义的页面开启装逼模式了，里面的标题都可改，你可以改成狗蛋GPT都也可以。
GPT plus 代充 只需 145import streamlit as st import ollama
st.set_page_config(page_title=“gpt 在线对话”) st.title(“gpt 在线对话”)
初始化历史记录
if “messages” not in st.session_state:
st.session_state.messages = [] 渲染历史消息
for msg in st.session_state.messages:
GPT plus 代充 只需 145with st.chat_message(msg["role"]): st.write(msg["content"])
输入框
prompt = st.chat_input(“请输入问题”) if prompt:
# 1. 把用户消息写入历史 st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt}) with st.chat_message("user"): st.write(prompt) # 2. 调用模型 with st.chat_message("assistant"): with st.spinner("思考中…"): response = ollama.chat( model="gpt-oss:20b", messages=st.session_state.messages ) assistant_text = response["message"]["content"] st.write(assistant_text) # 3. 把助手回复也写入历史 st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_text}) 一键清空按钮
if st.sidebar.button(“清空历史”):
GPT plus 代充 只需 145st.session_state.messages.clear()</code></pre></div><p></p>
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