Welcome to AIOHTTP — aiohttp 3.10.5 documentation import asyncio import json import aiohttp host = "127.0.0.1" port = "11434" url = f"http://{host}:{port}/api/chat" headers = { 'Content-Type': 'application/json
curl http://localhost:11434/api/chat -d'{"model": "llama3.2","messages": [{ "role": "user", "content": "why is the sky blue?" }]}' See theAPI documentationfor all endpoints. Community Integrations Web & Desktop Releases129
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{ "model": "mistral", "messages": [ { "role": "user", "content": "why is the sky blue?" } ] }' See theAPI documentationfor all endpoints. Community Integrations Web & Desktop tlm
但是在用ONNX运行时验证模型的输出之前,我们将用ONNX的API检查ONNX模型。 首先,onnx.load("super_resolution.onnx")将加载保存的模型并输出一个onnx.ModelProto结构(用于绑定ML模型的顶层文件/容器格式,更多信息参考onnx.proto documentation文档)。 然后,onnx_checker .check_model(onnx_model)将验证模型的结构,...
from ollama_python.endpoints import GenerateAPI api = GenerateAPI(base_url="http://localhost:8000", model="mistral") for res in api.generate(prompt="Hello World", options=dict(num_tokens=10), format="json", stream=True): print(res.response) Chat Completions Without Streaming from ollama_...
python fromlangchain_community.llmsimportOllama llm = Ollama(model="llama2:13b") 后话 代理那一节,官方说本地模型的代理不可靠,而且这个也只是调用一些其他工具API,有需求的话自己看一下,我对这个没需求。 至于后面的 langserve 的介绍,对我挺有用的但是暂时不需要写这个部分的代码,所以我寻思着以后要用...
POST /api/embeddings Generate embeddings from a model Parameters model: name of model to generate embeddings from prompt: text to generate embeddings for Advanced parameters: options: additional model parameters listed in the documentation for theModelfilesuch astemperature ...
Ollama提供了一个RESTful API,允许开发者通过HTTP请求与Ollama服务进行交互。这个API覆盖了所有Ollama的核心功能,包括模型管理、运行和监控。 常用API端点 生成响应:POST /api/generate 模型聊天:POST /api/chat 使用示例 curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d '{"model":"my_model","prompt"...
最初是奔着LLM调用自定义函数/API这个功能去的,快速看下来,一个比较可行的方案是LangChain。 参考页面 后来大致明白, langchain是一个前端的使用包, langserver则是后端服务。先搭好服务,然后才能在前端使用。 教程里的几种方式,都需要一个大语言后端支持,为了避免后续的麻烦,所以我决定搭建一下ollama。
当你运行服务器时,还可以选择通过Python API、CURL命令以及其他语言的API访问模型。 在浏览器中输入URL http://127.0.0.1:39281,开始探究你可以用服务器做些什么。 如果你想查看有多少模型在后台运行以及它们消耗了多少内存,可以输入‘ps’命令来查看。