from llama_index.llms.ollama import Ollama llm = Ollama(model="gemma:2b", request_timeout=30.0) resp = llm.complete("讲一个笑话") print(resp) OpenAI API: 新版的ollama已经支持OpenAI的API格式,参考:OpenAI compatibility · Ollama Blog 所以,能调用OpenAI API的地方,用ollama一般也都可以。 cUR...
通过Ollama,开发者可以不必深入了解模型的内部机制,就能在项目中利用这些强大的模型进行文本处理和生成。 核心特性 简化的API调用:Ollama提供了一套简洁的API,让开发者可以轻松地调用模型,进行文本生成、处理等操作。 高度可配置:开发者可以根据需要调整模型的参数,如生成文本的长度、复杂度等,以获得最佳的效果。 易于...
Langchain的Ollama 的实验性包装器OllamaFunctions,提供与 OpenAI Functions 相同的 API。因为网络的原因,OpenAI Functions不一定能访问,但如果能通过Ollama部署的本地模型实现相关的函数调用,还是有很好的实践意义。 2.Function Call Function Call,或者叫函数调用、工具调用,是大语言模型中比较重要的一项能力,对于扩展...
export OLLAMA_MODELS=<your_ollama_work_path> ollama serve # 启动服务, 这里会默认选取当前available的gpu, 或者可以通过CUDA_VISIBLE_DEVICES来进行限制 在工作目录下创建ollama需要的模型格式: ollama create model_name --file path_to_modelfile 创建成功后,检查一下 ollama list 成功的话可以看到你刚才创...
1.2 创建模型 llm = ChatOpenAI( model='deepseek-chat', api_key="your-key", ...
Ollama是一个能够在本地运行大语言模型的应用,可以直接在命令行中进行问答交互、或者使用相应的API(本文要用到的方式),以及使用第三方GUI工具,如Lobechat等。 从Ollama官网下载并安装对应操作系统的Ollama,Ollama详细的安装配置,请参考Ollama官网。 3.3.1 模型下载 ...
ollama pull llama3.2 这个命令将会下载llama3.2模型。 运行模型 可以直接使用命令或HTTP API和本地托管的LLM进行交互。对于命令行交互,Ollama提供了Ollama run <模型名字>命令。对于HTTP API,可以向Ollama的API端点发送JSON请求: curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ ...
创建聊天机器人：使用 Ollama 和 LangChain 创建聊天机器人逻辑，并通过 Streamlit 构建用户界面。构建 ...
OLLAMA_HOST: OLLAMA模型以服务方式运行的时候,即提供API,默认是只能被localhost访问的,设置这个为0.0.0.0,可以被网络访问。 下载大模型 安装完成之后,会弹出对话框(或者手动开启命令行),接下来开始下载大模型。在官网可以看到有哪些模型 等待模型下载完成。
"api_key": "ollama", "openai_proxy": "", }, === 以下为ollama不支持openai时的实现方式: 1、采用Langchain的Ollama库,新建get_BaseChatModel方法,按照名称返回ChatOllama或ChatOpenAI实例; 2、在model_config.py.example中添加了ollama相关配置