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...
安装Python 的 requests 库: 这里将使用 requests 库来发送 HTTP 请求。如果还没有安装,可以通过以下命令安装: pip install requests 1. 调用Ollama API 在此之前可以了解一下每个api大概得作用 使用generate 使用generateapi主要是生成一次内容,这个并没有记录功能,实现代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- impo...
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...
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。
litellm ollama python api 模式测试 一起简单说过itellm 支持多种模式的大模型运行,有proxy 模式(可以proxy 模型以及包含api服务的模型接口),也有直接通过python 代码进行访问的,以下是对于ollama 模型的一个简单运行试用 python代码模式 appv4.py 此模式litellm 会自己进行...
要在Python中调用本地Ollama接口API,你可以按照以下步骤进行: 安装必要的Python库: 首先,你需要安装requests库,这是一个用于发送HTTP请求的流行库。你可以使用pip来安装它: bash pip install requests 获取并配置本地Ollama API的URL和端口: 你需要知道本地Ollama API的URL和端口号。这通常会在API的文档或安装说...
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...
你可以直接用 Python、JavaScript 等主流编程语言调用 Ollama API,将其集成到你的 Web 应用、聊天机器人或者自动化脚本中。例如,使用 Python: import requests data = { "model": "llama3.2", "prompt": "你好,AI!", "stream": False # 是否以流式返回(可设为 True/False) ...
Ollama 作为一个轻量级开源框架,提供了一套简单而强大的API接口,支持本地运行多种预训练模型。本文深入探讨 Ollama API 的调用方法,包括生成补全、聊天对话、模型管理等功能,并通过丰富的代码示例展示其实践应用。从基础的安装配置到高级的流式响应处理,本文不仅详细解析了 API 的请求格式与参数,还结合Python编程语言...