安全性:如果你的API将被外部访问,请确保采取适当的安全措施,如认证、授权、输入验证等。 日志记录:良好的日志记录对于监控、调试和审计至关重要。 结论 通过上述步骤,你可以使用Python轻松地调用本地部署的LLaMA 3模型的API接口。这种方式不仅适用于LLaMA 3,还可以推广到其他需要通过Web服务接口暴露功能的AI模型。希望...
下面给大家举两个例子,让你感受一下Python的魔法! 示例1:调用在线AI接口 如果你想调用一个在线的AI接口,比如OpenAI的ChatGPT,只需要把目标地址换成API的URL,然后调整headers和data。 importrequestsheaders={'Authorization':'Bearer YOUR_API_KEY','Content-Type':'application/json'}data='{"model": "g...
response = requests.post('http://127.0.0.1:11434/api/generate', headers=headers, data=data) 这行代码看起来是不是有点复杂?别怕,我们一点点拆开来看。 第一步:import requests import requests requests 是Python的一个超厉害的库,就像一个“信使”,能帮你和网络上的其他程序交流。比如你想问一个AI问题,...
4使用 requests 库获取 API 数据 如果你了解过网页爬取或 API 交互,那么你应该对 requests 库并不陌生,requests 是一个常用于发送 HTTP 请求并处理响应的 Python 库,其中requests.get()和requests.post()是常用的两个函数,它们分别用于发送 GET 请求和 POST 请求。 函数requests.get()的基本用法如下: AI检测代...
然后点击“发布上线”中的“研发/生产环境”,点击蓝色按钮“获取API Key/Secret Key” 我们可以看到如下界面,其中有两个重要的参数——API Key和Secret Key 以上过程我们创建好了闲聊机器人,下面我们需要做的就是在Python中调用该机器人的API接口,实现闲聊功能。
当然!以下是使用Python调用OpenAI的LLama API(假设你指的是GPT或其他基于LLaMA模型的API,因为OpenAI直接提供的API服务主要是GPT系列)的基本步骤。这些步骤包括设置环境、安装必要的库、获取API密钥以及编写代码来调用API。 步骤1: 设置你的开发环境 确保你已经安装了Python。你可以从Python官方网站下载并安装最新版本的Pyth...
) print(response) 效果 实际api 调用( 通过wireshark 分析的) 说明 litellm ollama python 代码模型的运行也是通过基于ollama 提供的接口调用,只是对于model 格式上有一个比较明确的定义,ollama/qwen2:1.5b其中ollama 是必须的,属于provider 名称,后边是实际模型的名称 ...
Ollama Python 库的 API 是围绕Ollama REST API设计的 聊天 ollama.chat(model='llama2', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Why is the sky blue?'}]) 新增 ollama.generate(model='llama2', prompt='Why is the sky blue?')
你需要注册一个Ollama API的账户,并获取访问密钥或令牌。这个密钥将用于验证你的身份,以便能够调用API。 编写Python代码来调用Ollama API: 使用requests库来构建和发送HTTP请求,以调用Ollama API。以下是一个简单的示例代码,展示如何调用Ollama API: python import requests # Ollama API的URL url = "https://...
使用Python 调用 Ollama API 并调用 deepseek-r1:8b 模型 准备工作 调用Ollama API 使用generate 实现多轮对话并保留对话的记忆 ollama 是一个强大的本地大语言模型工具,支持多种开源模型,例如 deepseek-r1:8b。通过 Ollama 的 API,我们可以轻松调用这些模型来完成文本生成、对话等任务。这里记录一下如何使用 Py...