为了研究的方便和省钱,需要将模型本地化部署,部署模型以后需要研究如何调用的大模型,在实际的使用过程中会根据业务场景和使用方式,会采用不同的调用方式,这篇文章主要分析通过request 请求 去拿 大模型的结果 ,其他方式请参见 BerryHN:ollama(3) python调用本地部署的大模型(llama3.1) 这里主要是对 request 请求进...
第一步,安装 Python 依赖包: WIN+R,打开CMD,输入: pip install ollama 也可以使用镜像 pip install ollama -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 第二步,启动ollama后,开始调用 Ollama 接口,以调用“qwen2.5:3b”为例 启动大模型“qwen2.5:3b”:Win+R调出运行框,输入cmd,在cmd中输入”ollama ru...
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": "gpt-3.5-turbo", "messages": [{"role": "user"...
编写Python代码来调用Ollama API: 使用requests库发送HTTP请求到Ollama的API端点。 以下是一个示例代码,展示了如何使用Python调用本地运行的Llama模型: python import requests # Ollama API的URL,通常是在本地运行的 url = 'http://127.0.0.1:11434/api/generate' # 设置请求头 headers = { 'Content-Type': ...
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...
Python调用本地LLaMA 3 API接口的实战指南 引言 LLaMA 3 是 Meta AI 发布的一款大型语言模型,其具备多种语言处理能力。尽管官方并未直接提供特定于LLaMA 3的API接口(通常这种级别的模型需要通过自己部署的服务来访问),但我们可以模拟一个常见的本地部署场景,通过HTTP服务(如Flask或FastAPI)来封装LLaMA 3模型的预测功...
下面是使用Python调用LLaMA的解决方案: 1. 安装LLaMA 首先,我们需要安装LLaMA。LLaMA可以通过pip进行安装: !pip install llama 1. 2. 加载模型 接下来,我们需要加载已经训练好的模型。假设我们的模型是一个卷积神经网络(CNN),可以使用TensorFlow来加载模型: ...
Python中调用LLaMA 3模型:从基础到实践 引言 随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)如GPT系列、LLaMA系列等,正在逐步改变我们与机器交互的方式。LLaMA 3作为Meta AI推出的先进模型,以其卓越的文本生成能力和高效的推理速度受到了广泛关注。本文将指导你如何在Python环境中调用训练好的LL...
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...