1. 启动 Ollama 服务 在使用 API 之前,需要确保 Ollama 服务正在运行。可以通过以下命令启动服务: ollama serve 默认情况下,服务会运行在http://localhost:11434。 2. API 端点 Ollama 提供了以下主要 API 端点: 生成文本(Generate Text) 端点:POST /api/generate 功能:向模型发送提示词(prompt),并获取生成的...
ollama指令说明: 调用api之前需要先运行llama3模型(这里我下载的是8b模型) ollama run llama3:8b 2、远程调用api 先设置环境变量: 然后重启ollama ollama接口为:http:localhost:11434 (端口为默认11434) 之后输入下面的语句进行测试: curl http://localhost:11434/api/generate -d "{\"model\": \"llama3:la...
Ollama REST API模型调用小试 在上一篇文章中,我们已经完成了 Ollama 的安装部署以及模型的基本使用。接下来,我们将通过 REST API 的方式调用 Ollama 模型,实现更灵活的集成和应用。 启动 Ollama 服务 在调用 REST API 之前,确保 Ollama 服务已
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 3.Ollama默认只监听本地11434端口,按如下方法更改设置令Ollama监听外部请求 sudo nano /etc/systemd/system/ollama.service 在Service下方(光标处)添加如下字段, Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434" 按Ctrl+S保存,Ctrl+X退出 然后重新读取配置文件并重启...
1、Ollama API 主要说明 Completion 和 Chat Completion 两类API。 1.1Completion API 用于发起一次续写请求,不支持多轮对话。 1)流式响应 Completion最基础的请求如下。 curlhttp://localhost:11434/api/generate-d'{"model":"llama3","prompt":"Why is the sky blue?"}' ...
本文将介绍如何通过 HAI(异构人工智能)平台与 Ollama API 集成,打造一套高效、可扩展的文本生成系统。 1. 系统架构设计 1.1 HAI 平台的核心优势 HAI(Heterogeneous AI)是一种异构人工智能平台,能够整合多种计算资源(如 CPU、GPU、TPU)以优化模型推理效率。其核心优势包括: 资源动态调度:根据负载自动分配计算资源,...
Ollama 3.1 API 提供先进的智能对话功能,支持自然语言处理,实现流畅的人机交互,提升用户体验,是开发聊天机器人的理想选择。
虽然我们已经在本地运行起了大模型,这仅仅是只能在控制台终端使用,如果要对外给朋友用,那么我们需要通过API的方式提供出去,其实ollama服务运行好了之后,会对外提供一个API接口地址,http://localhost:11434,我们可以使用第三方可视化界面(类似于chatgpt网页)直接使用API更加方便。本章节就告诉大家如何对接第三方服务。
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。
我们对发布和分享的 API 文档进行了全面升级,不仅显著提升了加载速度和整体性能,还针对移动端优化了导航与搜索功能,确保用户在各种设备上都能享受流畅的访问体验。此外,新增了文档布局自定义选项,你可以在「单列」与「双列」布局之间自由切换,灵活满足个人使用偏好。