2. 启动Ollama服务 安装完成后，启动Ollama服务：ollama serve 3. 拉取DeepSeek模型 在新的终端窗口...
13response = client.chat.completions.create(model="gpt-4o", messages=messages) 14result = response.choices[0].message.content 这是易于理解的简单代码,包含一个类和一个函数调用。其余的是标准Python。 我们来对比一下LangChain的版本: 1fromlangchain_openaiimport ChatOpenAI 2from langchain_core.output_...
安装ollama: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 测试运行ollama:ollama run qwen2:0.5b 以上,模型即启动成功,可以使用API调用接口使用,说明ollama环境准备完成 from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url='http://localhost:11434/v1/', api_key='ollama', # required but igno...
对于电脑本地的langchain调用,ollama提供的模型服务地址为上文提到的默认地址(127.0.0.1:11434),无需密码,可以类似的配置模型如下: from langchain_ollama import OllamaLLM model = OllamaLLM(base_url='http://127.0.0.1:11434',model="llama3.2") model.invoke("中国人口那么大,为什么男子足球排名不行?") ...
Ollama 是一个本地大模型服务,你需要先启动它。假设你已经下载并配置好了 Ollama,启动服务: ```bash ollama serve ``` ### 3. 配置 LangChain LangChain 是一个用于构建基于大语言模型应用的框架。你需要配置 LangChain 以连接到 Ollama 服务。 ```python from langchain import LLMChain, PromptTemplate...
使用Ollama 在本地就可以启动一个模型服务,然后我们就可以使用 LangChain 创建对应的 LLM 和 ChatModel,示例代码如下: #在新版本中,所有用来与第三方集成的功能,都会放到 LangChain-Community 中。 #方便构建 LLM 应用的人更集中关注集成的能力,比如提供 LLM 的各个 Provider。
https://github.com/ollama/ollama/blob/main/examples/langchain-python-rag-document/main.py 首先,导入了一系列需要的模块和类,这些模块包括用于加载文档、提取文本、处理自然语言、构建问答链条等功能。 创建了一个SuppressStdout类,该类的作用是临时抑制标准输出和标准错误,以防止在加载PDF等操作时产生多余的输出...
简介:全民上手大模型--ollama+langchain+通义千问零费用java+python跑通本机大模型 开源大模型运行平台 Ollama,这是是一个开源的大语言模型平台,它允许用户在本地环境中运行、创建和共享大型语言模型。Ollama提供了丰富的功能和特性,使得用户可以在自己的计算机上轻松地部署和运行大型语言模型。注意啦,是自己的机器...
langchain4j-ollama Remove old ChatLanguageModel.generate() API (#2621) Feb 28, 2025 langchain4j-onnx-scoring Updated version to 1.0.0-beta2-SNAPSHOT Feb 11, 2025 langchain4j-open-ai Remove old ChatLanguageModel.generate() API (#2621) ...
# pip install websocket-client from keys import keys SPARK_APPID = keys.appid SPARK_API_SECRET = keys.api_secret SPARK_API_KEY = keys.api_key from langchain_community.chat_models import ChatSparkLLM from langchain_core.messages import HumanMessage ...