llama 3.1重磅来袭,本地部署与API调用完美结合。本视频深入探讨如何利用这一革新版本,实现AI模型的灵活应用。从安装设置到API_KEY集成,手把手教您释放Ollama潜能,打造高效、安全的AI开发环境。无论您是开发者还是AI爱好者,都能从中获益。, 视频播放量 1638、弹幕量 0、点赞
"" return OpenAI(api_key=self.api_key, base_url=self.base_url) def chat( self, system_message: str, user_message: str, model: str = "deepseek-chat", max_tokens: int = 1024, temperature: float = 0.7, stream: bool = False, ) -> Any: """ 使用 DeepSeek API 发送聊天请求。
3. 在「Configure Project」的 Value 一栏中输入自己的Google Gemini API Key (免费的,需要自己申请),点击「Deploy」按钮4. 等待几秒钟即可创建成功,点击进入对话界面 用Ollama 轻松玩转本地大模型,附基础教程&进阶玩法 ollama.ai/ 本地大模型和基于 llama.cpp 的应用,门槛还是比较高的,因此局限在少数极客和...