3. 执行嵌入操作(文档上传): # Python调用AnythingLLM文档上传API import requests headers = { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY", "accept": "application/json" } files = {'file': open('product_guide.pdf', 'rb')} response =
2.4 测试模型 3.Python访问API 我们已经初步知道了如何在AnythingLLM客户端中训练AI以及和AI对话,下面我们来看一下如何用python来调用AnythingLLM的API。 3.1创建API密钥 生成密钥后页面并不会自动涮洗,需要手动切换目录查看。 我创建的密钥为:09MP0F4-0T0MM3D-HXR369C-S1N7TAN API接口的访问地址: 3.2 Python代码...
在使用Python调用AnythingLLM的API时,可能涉及到以下步骤: 安装必要的库:如requests等,用于发起HTTP请求。 配置API key:将生成的API key配置到请求头中。 调用API接口:使用requests.post、requests.get等方法调用AnythingLLM提供的API接口。 处理响应:解析API响应并处理结果。 例如,以下是一个使用Python调用AnythingLLM的...
二、实现方案(Python + FastAPI 示例) 1. 安装依赖 pip install fastapi uvicorn python-dotenv requests sentence-transformers 2. 创建 API 服务 (`main.py`) fromfastapiimportFastAPI,HTTPException,Securityfromfastapi.securityimportAPIKeyHeaderfrompydanticimportBaseModelimportrequestsimportosfromsentence_transformersim...
调用API:使用Python等编程语言,通过HTTP请求调用AnythingLLM的API。例如,使用requests.post()方法发送POST请求到指定的API端点,如http://your_ip:3001/api/v1/workspace/{slug}/chat,其中{slug}应替换为实际的工作空间。 请求头和参数:在请求头中设置Authorization为生成的密钥,Content-Type为application/json。请求体...
完成后,运行python setup.py install进行Anything-LLM的安装。 验证安装:安装完成后,在命令行中输入anything-llm --version,查看显示的版本号,确认Anything-LLM已成功安装。 三、Anything-LLM使用方法 命令行使用:Anything-LLM提供了丰富的命令行参数,支持各种定制化需求。例如,通过执行anything-llm --text "请输入文本...
要安装Anything-LLM,首先需要确保已经安装了Python环境和相应的深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch。接着,可以通过pip等包管理工具,从官方仓库下载并安装Anything-LLM的Python库。 使用 使用Anything-LLM时,用户可以通过Python代码调用模型,并输入相应的文本数据。Anything-LLM可以根据输入的文本生成相应的输出,如文本续写、...
Python程序调用也很简单: 接口返回符合 OpenAI API 的规范: 获取模型接口返回结果界面选择模型(工作区) 我们在程序上提供一个用下拉列表选择模型的功能。 调整一下UI,把 API 和模型两个控件放到一行: 获取工作区并下拉显示文件上传 然后我们创建一个文件上传按钮。
告别API调用烦恼,真正拥有自己的AI算力自由! 342 0 44:34 App Dify+DeepSeek本地部署 2316 25 06:20:10 App 【喂饭教程】整整600集,目前B站最完整的DeepSeek本地部署+Python零基础入门全套教程,包含所有干货!0基础小白看这套就够了,存下吧,很难找全的!! 4826 120 01:44 App 【喂饭教程】5分钟...
aptinstall python3-pip -ypip install modelscope 然后下载完整模型库。 modelscopedownload --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B --local_dir /root/deepseek/ 然后,我们使用vLLM启动模型服务: vllm serve /root/deepseek \ --trust-remote-code\ --tensor-parallel-size1\ --max-model-...