Ollama 的存在使得 Java 调用各种开源大模型变得更统一更简单,就好比大部分商业大模型都参考 OpenAI 的 API,方便我们调用一样。通过 Ollama 的扩展方式,还可以方便我们导入官方仓库不存在的其他模型,后续文章会以 acge_text_embedding 为例介绍如何自定义基于 PyTorch 的模型。 到此这篇关于Spring AI 使用本地 Oll...
删除模型可以通过DELETE方法调用/api/delete接口实现,唯一需要传入的参数就是模型名,例如: xx@yy:~$ curl -X DELETE http://localhost:11434/api/delete -d'{"name": "llama3.1"}' 3. 模型推理 ollama中的原生模型推理(不含OpenAI兼容)方式通过两个接口实现,一个是/api/generate,另一个是/api/chat。两者...
=200:raiseException(f"API request failed with status code {response.status_code}: {response.text}")response_data=response.json()if'embedding'inresponse_data:returnnp.array(response_data['embedding'],dtype=np.float32)elif'embeddings'inresponse_data and response_data['embeddings']:returnnp.array(...
过大的词表会导致 embedding 相关参数增加，从而影响训练效率。因此，经过反复实验，同时考虑了训练的质量与训练的效率，Colossal-AI 团队最终确定将词表从 LLaMA-2 原有的 32000 扩充至 69104。有了扩充好的词表，下一步就是基于原有的 LLaMA-2 初始化新词表的 embedding。为了更好的迁移 LLaMA-2 原有的能力...
已导入 API-KEY,请参考配置API Key到环境变量。 安装LlamaIndex 核心组件、DashScopeEmbedding 以及相关依赖。 pip install llama-index-core pip install llama-index-embeddings-dashscope pip install llama-index-readers-file pip install docx2txt 支持的模型 ...
配置 Azure API 相关信息 # For Azure OpenAIfrom llama_index.llms import AzureOpenAIfrom llama_index.embeddings import AzureOpenAIEmbeddingfrom llama_index import ( VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, KnowledgeGraphIndex, ServiceContext,)from llama_index.storage.storage_context import Storag...
实际上,会首先基于RoBERTa的embedding聚类,在类内根据质量*难度进行打分排序,从上到下进行数据挑选,在挑选的时候,只保留和前面数据的相似度较低的数据,保证数据的多样性。 · 具体能力 Llama 3.1关注的几个模型特性包括:代码、多语言、数学和推理、长上下文、工具使用、事实推断、可控制性等。每一种特性都有其特殊...
Issue Closes #1559 Change Refactor langchain4j-ollama with new embedding API. api/embedding to api/embed. Support embed multi input. General checklist There are no breaking changes I have a...
871 + embedding_endpoint_type = "ollama" 872 + embedding_endpoint = "http://localhost:11434/api/embeddings" 873 + # Source: https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md#generate-embeddings:~:text=http%3A//localhost%3A11434/api/embeddings 874 + 875 + # get endpoint (...
为了更好的迁移LLaMA-2原有的能力,实现从原有LLaMA-2到中文LLaMA-2能力的快速迁移,Colossal-AI团队利用原有的LLaMA-2的权重,对新的embedding进行均值初始化。 如此一来,既保证了新初始化的模型在初始状态下,英文能力不受影响,又可以尽可能的无缝迁移英文能力到中文上。 数据构建 为了更大程度的降低训练的成本,高...