pip install openai api_base: 本机地址+OneAPI端口 + /v1 (v1是为了适配openai的接口)。这里是http://192.168.10.2:3001/v1 api_key:OneAPI令牌的Key import openai API_BASE = "http://192.168.10.2:3001/v1" API_KEY = "sk-fastgpt" client = openai.OpenAI( base_url= API_BASE, api_key= A...
golang例子:流式响应 1packagemain23import(4"bufio"5"bytes"6"encoding/json"7"fmt"8"io"9"net/http"10"os"11"strings"12"time"13)1415const(16obaseURL ="http://localhost:11434/api"17omodelID ="qwen2:0.5b"//选择合适的模型18oendpoint ="/chat"//"/chat/completions"19)2021//ChatCompletion...
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v ollama-webui:/app/backend/data --name ollama-webui --restart always ghcr.io/ollama-webui/ollama-webui:main 如果你的ollama服务是运行在别处,请修改OLLAMA_API_BASE_URL变量中的值后,运行以下命令: docker run -...
} 我们只需要关心apiBase即可;由于wsl每次开机的虚拟网卡ip是随机的,所以需要开机启动wsl后修改wsl的ip才可继续使用服务;服务器则无需此配置。 Web & Desktop https://github.com/ollama/ollama?tab=readme-ov-file#web--desktop Ollama Web UI 安装方法 可直接参考项目README,https://github.com/open-webui...
第一步:设置个人的API Key 第二步:设置base_url 第三步:使用python访问模型 fromopenaiimportOpenAI client = OpenAI( api_key="sk-7800dc8fded44016b70814bf80f4c78f", base_url="http://localhost:11434/v1") models = client.models.list()print(models) ...
六、API服务 文档地址: model:(必需)模型名称 prompt:生成响应的提示 suffix:模型响应后的文本 images:(可选)base64 编码图像列表(对于多模态模型,例如llava) 高级参数(可选): format:返回响应的格式。目前唯一接受的值是json options:Modelfile文档中列出的其他模型参数,例如temperature ...
sudo docker run -d --network=host -v open-webui:/app/backend/data -e OLLAMA_API_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434/api --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main 启动成功,你应该可以看到下图 打开浏览器,输入localhost:8080 (注间:端口是8080)打开管理界面 ...
更新OLLAMA_MODEL_NAME 设置,这里我们使用llama3,请求和响应的API接口,可以和OpenAI兼容。更新OLLAMA_BASE_URL 设置,我们修改为http://192.168.2.36:11434。注意,这里只需要配置IP:PORT,尾部不要加上 / 或者其它URI。将BOT_TOPIC 更改为你的机器人的名称。这非常重要,因为它将在构造Prompt中使用。我在这里要搭建...
# 基于langchain框架实现 from langchain_openai import ChatOpenAI chat = ChatOpenAI(model="qwen2:1.5b", openai_api_key="ollama", openai_api_base="http://192.168.10.107:11434/v1/") response = chat.invoke("介绍一下你自己") print(response) 复制 至此,基于香橙派的小型大模型服务器基本搭...
想要在 Dify 中愉快的使用 Ollama 的 API,我们需要先打开“设置”中的“添加模型”界面,选择 Ollama。完成模型的参数配置填写参考上文中的信息,我们完成包括模型名称、模型配置参数的填写,点击“保存”,完成新模型的添加。使用Dify 创建一个新应用返回Dify 的主界面,创建一个新的 AI 应用,随便起个名字,我这里...