"base_url": "http://localhost:11434/v1", "api_key": "ollama", } ] assistant = AssistantAgent("assistant", llm_config={"config_list": config_list}) user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy", code_execution_config={"work_dir": "coding", "use_docker": False}) user_proxy.initiate...
llama 3.1重磅来袭,本地部署与API调用完美结合。本视频深入探讨如何利用这一革新版本,实现AI模型的灵活应用。从安装设置到API_KEY集成,手把手教您释放Ollama潜能,打造高效、安全的AI开发环境。无论您是开发者还是AI爱好者,都能从中获益。, 视频播放量 1638、弹幕量 0、点赞
--api-key:API 密钥,可不填,允许任意密钥访问 --port:服务端口 vLLM 还支持 推理量化,加载Lora 参数和分布式推理等。 类似vLLM 的项目还有 LightLLM 和FasterTransformer等。 Ollama GGUF 格式以及 Ollama 的进一步介绍,另外再开帖子讨论 相比vllm 或者 huggingface 的模型推理 Pipeline。ollama 极大降低了模型...
通过curl 模式,注意此数据实际会存储到db 中,注意配置文件中关于db 信息的添加 curl-X'POST' \ 'http://0.0.0.0:4000/model/new' \ -H'accept: application/json' \ -H'API-Key: sk-1234' \ -H'Content-Type: application/json' \ -d'{ "model_name":"dalongdemov3", "litellm_params": { "...
pd.DataFrame(dict):从字典对象导入数据,Key是列名,Value是数据导出数据 df.to_csv(filename):导出数据到CSV文件 df.to_excel(filename):导出数据到Excel文件 df.to_sql(table_name, connection_object):导出数据到SQL表 df.to_json(filename):以Json格式导出数据到文本文件创建测试对象 ...
params_value = {'key1':'value1', 'key2':'value2'} response = requests.post('https://api.example.com/data', data=params_value) 1. 2. 3. 上述代码将发送 POST 请求到https://api.example.com/data,并将params_value作为请求数据发送到服务器,当然也可以使用参数json来发送 JSON 数据,若设置参...
ENVOPENAI_API_KEY"" Expand Down 6 changes: 3 additions & 3 deletions6README.md Original file line numberDiff line numberDiff line change Expand Up@@ -95,10 +95,10 @@ Don't forget to explore our sibling project, [Open WebUI Community](https://open ...
main Dockerfile README.md docker-compose.yml ollama_middleware.py requirements.txt run_ollama_cli_env.sh run_ollama_server.sh test_api_key_chat.py test_api_key_list.py test_api_key_pull.pyBreadcrumbs ollama-middleware / test_api_key_list.py Latest...
Ollama 支持多种不同的大型语言模型,用户可以根据自己的需求和喜好选择合适的模型进行部署和使用。例如,它支持的模型包括 llama3、phi - 3、mistral、gemma 等,并且还在不断增加对更多模型的支持。 用户既可以通过命令行界面与模型进行交互,进行问答、文本生成等操作;也可以通过 API 调用的方式将模型集成到自己的应用...
POST /api/push Upload a model to a model library. Requires registering for ollama.ai and adding a public key first. Parameters name: name of the model to push in the form of <namespace>/<model>:<tag> insecure: (optional) allow insecure connections to the library. Only use this if ...