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 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
AI代码解释 // 安装 Microsoft.Extensions.AI.Abstractions 包privatestaticIChatClientCreateChatClient(Arguments arguments){if(arguments.Provider.Equals("ollama",StringComparison.OrdinalIgnoreCase))returnnewOllamaApiClient(arguments.Uri,arguments.Model);elsereturnnewOpenAIChatClient(newOpenAI.OpenAIClient(arguments.Ap...
由于OpenAI“先入为主”,它的API已然成为行业标准,很多工具都支持OpenAI的API规范。Ollama为了更好的融入这个生态,方便现有工具快速对接Ollama,也提供一套兼容OpenAI规范的API。不过需要注意,Ollama在文档中指出——OpenAI 兼容性处于实验阶段,可能会进行重大调整,包括不兼容的更改。 2.1 OpenAI Completion curl http:/...
url ='http://服务器公网IP地址:11434/api/chat'data = {"model":"llama3","messages": [ {"role":"user","content":"Hello!"} ],"stream":False} response = requests.post(url, json=data)print(response.text) {"model":"llama3","created_at":"2024-06-17T06:33:07.6957739Z","message":...
curl http://localhost:11434/api/generate -d'{"model": "llama3.1","prompt": "你是谁?","stream": false}' 2. 模型管理 2.1 创建模型 用接口创建模型需要2步:(1)上传模型,(2)用Modelfile创建模型。 (1)上传模型 这里假设我们有一个模型ggml-model-Q4_K_M.gguf,位于/home/aa/bb文件夹中。
1 Ollama API 交互 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。 1.1 生成文本(Generate Text) 端点:POST /api/generate 功能:向模型发送提示词(prompt),并获取生成的文本。
利用Ollama本地LLM(大语言模型)搭建AI的RESTAPI服务是一个实用的方法。下面是一个简单的工作流程。 1. 安装Ollama和LLMs 首先,在本地机器上安装Ollama和本地LLMs。Ollama可以帮助你轻松地在本地部署LLMs,并让它们更方便地处理各种任务。 安装Ollama ...
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。
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。