OLLAMA_API_BASE_URL='http://localhost:11434/api' # The path '/ollama' will be redirected to the specified backend URL OLLAMA_BASE_URL='http://localhost:11434' OPENAI_API_BASE_URL='' OPENAI_API_KEY='' 2 changes: 1 addition & 1 deletion 2 Dockerfile @@ -20,7 +20,7 @@ FROM...
def send_message_to_ollama(message, port=11434): url = f"http://127.0.0.1:{port}/api/chat" payload = { "model": "gemma:2b", "messages": [{"role": "user", "content": message}] } response = requests.post(url, json=payload) if response.status_code == 200: response_content =...
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...
sudo docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_API_BASE_URL=http://host.ernal:11434/api --add-host=host.ernal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main 继续设置>常规>Ollama api url我有:http://localhost:1143...
# Full Example: https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/config/config2.example.yaml # Reflected Code: https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/metagpt/config2.py llm: api_type: 'ollama' base_url: 'http://127.0.0.1:11434/api' api_key: 'EMPTY' model: 'qwen:7b-chat' 能跑...
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)打开管理界面先注册...
@Value("${spring.ai.ollama.base-url}")privateString url; @Value("${spring.ai.ollama.chat.options.model}")privateString model;privatestaticfinalString chatApi = "/api/chat"; @GetMapping("/ai/chat")publicString chat(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") Stri...
指定Ollama Base URL为http://host.docker.internal:11434 指定Chat Model Selection为qwen:14b 指定Token context window为4096 注:AnythingLLM支持使用闭源模型的API。 选择默认的AnythingLLM Embedder 选择采用默认的LanceDB作为向量数据坑 如下图所示设置
API信息: base_url改为自己的IP地址 [{ "model": "llama3.1", "base_url": "http://192.168.0.110:11434/v1", "api_key":"ollama" , "price": [0.0, 0.0], }] 将上面的信息如实填写,运行代码即可。 #!pip install openai #如果没有安装openai包 ...
curlhttp://localhost:11434/api/generate-d'{ "model": "llama3", "prompt":"Why is the sky blue?" }' 如果有返回,那么说明你的ollama是没有问题的。可以继续使用了。 在MoneyPrinterPlus中配置Ollama 我们启动MoneyPrinterPlus,点击左边的基本配置,在右边的LLM大模型配置项中,我们下拉选择Ollama。