Ollama 内置 HTTP RESTful API,默认监听在localhost:11434。你可以通过Apifox等工具或直接用代码访问。 1. 调试入门(以 Apifox 为例) 假设你的模型名为llama3.2,可用如下 cURL 方式实现一次问答测试: curl --location --request POST 'http://localhost:11434/api/generate' \ --header 'Content-Type: applicatio...
然后稳妥起见再重启下终端,再试试ollama命令应该就可以了。 方法二:如果不想修改自己的代理环境变量,可以直接通过API操作命令代替ollama命令举例来说: // 终端直接运行下面命令来pull模型 curl http://你的电脑ip地址:11434/api/pull -d '{"model": "deepseek-r1:1.5b"}' // 获取正在运行的模型 curl http:...
response = requests.post('http://127.0.0.1:11434/api/generate', headers=headers, data=data) 这一步是让“信使”出发!requests.post 是发送一个POST请求(就像发一封邮件)。我们把目标地址(http://127.0.0.1:11434/api/generate)、headers 和 data 都交给它,然后它就会去和对方交流。 第五步:获取结果 pri...
1. 新建接口 首先复制下面的 cURL。 curl --location --request POST 'http://localhost:11434/api/generate' \--header 'Content-Type: application/json' \--data-raw '{"model": "llama3.2","prompt": "Why is the sky blue?","stream": false}' 然后在Apifox中新建一个 HTTP 项目,在项目中新建...
利用Ollama本地LLM(大语言模型)搭建AI的REST API服务是一个实用的方法。下面是一个简单的工作流程。 1. 安装Ollama和LLMs 首先,在本地机器上安装Ollama和本地LLMs。Ollama可以帮助你轻松地在本地部署LLMs,并让它们更方便地处理各种任务。 安装Ollama ...
一、Ollama框架简介 Ollama是一个专注于简化大型语言模型（LLM）在本地部署和运行的开源框架。它支持多种大型语言模型，如Llama 2、Code Llama、Mistral、Gemma等，并允许用户根据特定需求定制和创建自己的模型。Ollama提供了简洁的API和类似ChatGPT的聊天界面，使得用户无需开发即可直接与模型进行交互。此外，Ollama的...
obaseURL = "http://localhost:11434/api" omodelID = "qwen2:0.5b" // 选择合适的模型 oendpoint = "/chat" //"/chat/completions" ) // ChatCompletionRequest 定义了请求体的结构 type olChatCompletionRequest struct { Model string `json:"model"` ...
利用Ollama本地LLM(大语言模型)搭建AI的RESTAPI服务是一个实用的方法。下面是一个简单的工作流程。 1. 安装Ollama和LLMs 首先,在本地机器上安装Ollama和本地LLMs。Ollama可以帮助你轻松地在本地部署LLMs,并让它们更方便地处理各种任务。 安装Ollama ...
允许前端应用通过http://192.168.1.100:8080调用API 配置步骤 设置 需要修改如下三个环境变量 OLLAMA_HOST=0.0.0.0:8080OLLAMA_ORIGINS=*OLLAMA_MODELS=G:\DeepSeek_Models 具体操作,编辑环境变量,然后添加如下: 重启服务并加载模型: ollama run deepseek-r1:671b ...
Ollama 启动的默认地址为http://127.0.0.1:11434，我们通过设置环境变量OLLAMA_HOST来修改默认监听地址和端口，这往往对我们需要远程调用API时非常有用。同时，如果要在open-webui等UI面板中调用 API ，需要为 Ollama 进行跨域配置后方可正常使用。需要了解如下三个变量的用途 windows 修改环境变量如下：1. 停止 ...